色谱指纹特征选择与小麦害虫图像分割研究

### 色谱指纹特征选择与小麦害虫图像分割研究 #### 色谱指纹特征选择 在色谱指纹特征选择方面，随机森林是一种强大的集成分类回归算法。它由大量决策树组成，自从 2001 年被 Leo Breiman 提出后，已广泛应用于生态学、天文学、药物发现等众多领域。与其他分类回归算法相比，随机森林具有以下特点： 1. 具有良好的估计性能，在部分数据缺失时仍能保持准确性。 2. 可用于确定每个特征的变量重要性。 3. 由于不过拟合，具有良好的泛化能力。 当随机森林使用 Bagging 方法生成自助训练集时，原始训练集近 37%的数据不会出现在自助训练集中，这些数据被称为自助训练集的袋外数据（OOB）。OOB 数据不仅可用于估计模型的泛化误差，还能计算变量重要性并进行特征选择。变量重要性方法的步骤如下： 1. 创建随机森林模型。 2. 使用 OOB 数据测试模型，得到 OOB 估计准确率 AAC。 3. 假设样本共有 M 个特征，对于第 i 个特征，随机打乱所有样本中该特征的特征值（或随机添加一些噪声），然后使用更改后的 OOB 数据测试原始模型，得到另一个准确率 $AAC_i$。变量重要性定义为：$diff_i = AAC - AAC_i$。 4. 通过上述方法可得到变量重要性集合 $\{diff_1, diff_2, \cdots, diff_m\}$。$diff_i$ 的值越大，该变量对估计准确率的影响就越大。 单一特征选择方法存在局限性，可能无法取得满意结果。为获得更好性能，提出了一种将线性方法和变量重要性方法相结合的特征选择方法。不选择 PCA 的原因是 PCA 变换后的特征与原始特征不同，难以与其他方法得到的特征进行交集运算。在实验中，选择线性相关方法和变量重要性方法作为 A 和 B 方法。通过 A 和 B 方法分别得到特征集 $S_A = \{A_1, A_2, \cdots, A_c\}$ 和 $S_B = \{B_1, B_2, \cdots, B_m\}$，则使用该方法得到的特征 $S_u$ 可表示为： $S_u = (R_A^P \cap R_B^P) \cup \bigcup_{i = 1}^{I} R_A^i \cup \bigcup_{k = 1}^{K} R_B^k$ 其中，$R_A^P \cap R_B^P = \{t | t \in R_A^P \land t \in R_B^P\}$，$R_A^P = \{A_1, A_2, \cdots, A_I\}$ 和 $R_B^P = \{B_1, B_2, \cdots, B_K\}$ 分别是 A 方法和 B 方法选择的重要特征，I 和 K 分别是特征集 $R_A^P$ 和 $R_B^P$ 中的特征数量。 为验证该方法的有效性，选取海南近海盆地文昌 13 - 1/2 油田的原油样本进行实验。这些样本分为 12 组，每组有 25 个编号为 1 - 25 的色谱指纹特征。使用原始特征、PCA 方法、线性相关方法、变量重要性方法和提出的方法进行特征选择，并采用广义相加模型（GAM）构建回归模型。为验证所选特征的性能，进行留一法交叉验证，并采用均方根误差（RMSE）评估各方法的性能，RMSE 计算公式为： $RMSE = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2}$ 其中，N 是样本数量，$y_i$ 和 $\hat{y}_i$ 分别是实际值和估计值。 不同特征选择方法的 RMSE 比较如下表所示： | 特征选择方法 | RMSE | | --- | --- | | NONE（原始特征） | 32.2% | | PCA | 16.36% | | LIN（线性相关方法） | 15.6% | | IMP（变量重要性方法） | - | | COMB（提出的方法） | 9.96% | 从表中可以看出，使用原始特征时 RMSE 最高，结果最差；PCA 方法使性能有了很大提升；线性相关方法选择相关系数大于 0.95 的特征（特征编号为 2、3、5、8、9、10、13）进行回归建模，RMSE 略优于 PCA；变量重要性方法排除变量重要性为负的特征，选择变量重要性高的特征（1、2、3、4、9、11）作为最终特征；提出的方法通过公式计算得到最终特征（2、3、5、8、9、10），RMSE 为 9.96%，性能明显优于其他方法。 mermaid 流程图如下： ```mermaid graph LR A[创建随机森林模型] --> B[使用 OOB 数据测试模型] B --> C[随机打乱特征值或添加噪声] C --> D[使用更改后的 OOB 数据测试模型] D --> E[计算变量重要性] E --> F[选择重要特征] ``` #### 小麦害虫图像分割 小麦害虫是小麦生产的重要影响因素，图像分割是小麦害虫图像识