【摘 要】
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随机森林（RF）回归应用于汽油辛烷值的近红外定量模型的波长优选.提出的双中心指标多维标度（DC-MDS）方法能够有效地找到定标和预测样品集的合理划分.RF回归建模的过程中选择采用较
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随机森林（RF）回归应用于汽油辛烷值的近红外定量模型的波长优选.提出的双中心指标多维标度（DC-MDS）方法能够有效地找到定标和预测样品集的合理划分.RF回归建模的过程中选择采用较大的决策树数量（nTree=500）,避免建模过程发生拟合,进一步调试并选择最优的分裂变量数（mtry=130）;最后在最优参数的RF建模过程中提取具有最大贡献的30个信息波长,为汽油辛烷值的测定建立离散波长的近红外定量分析模型;其预测决定系数为0.971,预测均方根偏差为0.219％.结果表明,RF回归具有应用于汽油辛烷值近红
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