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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：一种采用随机森林预测红茶中红糖含量的方法,包括步骤：制备红茶和红糖的标准溶液并配制红茶‑红糖混合溶液样本；测量红茶‑红糖混合溶液的荧光光谱；光谱数据的预处理；基于荧光光谱应用随机森林进行定量建模，建立混合溶液荧光强度与红糖浓度之间的关系模型；运用建立好的随机森林模型对处理后的数据进行分析，预测混合样本溶液中红糖的含量；回收率的计算。本发明采用随机森林算法用于检测红茶中的红糖含量，与其它分析方法相比，能够快速检测，且更为精确、可靠，为茶叶品质监管提供了一种有效便捷的参考技术手段。

主权项：1.一种采用随机森林预测红茶中红糖含量的方法,其特征在于：包括步骤：步骤一：制备红茶和红糖的标准溶液，并取适量红糖溶液添加到红茶标准溶液中，配制红茶-红糖混合溶液样本；步骤二：测量红茶-红糖混合溶液的荧光光谱；步骤三：光谱数据的预处理；对实验得到的数据进行预处理以便于进行数据分析,所述预处理的过程为：先进行最小—最大的归一化处理,将数据映射到[0,1]区间内,等训练结束后,再将数据反归一化；步骤四：基于荧光光谱应用随机森林进行定量建模，建立混合溶液荧光强度与红糖浓度之间的关系模型；随机森林定量建模的具体操作步骤为：步骤4.1：样本选择：从预处理后的红茶-红糖混合溶液荧光光谱数据集中有放回地随机抽取多个样本子集，每个子集大小与原始数据集相同；步骤4.2：决策树构建：对每个样本子集分别构建一棵决策树；步骤4.3：模型训练：取样60组数据，将其中45组作为训练集，对所有样本子集分别构建决策树，形成一个最小叶子数为5，决策树数目为100的森林；每棵树独立生长，最终形成一个用于预测红茶-红糖混合溶液中红糖浓度的随机森林定量模型；步骤4.4：模型预测：对于新输入的红茶-红糖混合溶液荧光光谱数据，随机森林中的每棵决策树都会独立进行预测；步骤4.5：模型评估：将取样的60组数据中剩余15组作为测试集，使用此测试数据集对随机森林模型进行评估，包括均方误差、均方根误差和决定系数等多个指标来评估模型的预测性能和泛化能力；步骤五：应用随机森林模型实现红茶溶液中红糖含量的预测，将不同红糖浓度对应的红茶-红糖混合溶液荧光强度导入随机森林模型进行浓度预测；步骤六：计算预测值与真实值的比值百分比，得到回收率与平均回收率。

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