基于决策树算法预测香气物质之间相互作用关系的方法

本发明公开了一种基于决策树算法预测香气物质之间相互作用关系的方法，步骤：构建香气物质相互作用关系数据库；以香气物质相互作用关系数据库的数据作为训练测试数据集对基于Booting算法的C5.0决策树预测模型进行训练，得到最优预测模型；利用最优预测模型即可得到待预测的香气物质组合的相互作用关系。本发明的方法，采用决策树模型对结合能数据与感官实验结果进行关联建模，并引入Boosting算法优化模型参数，实现了嗅觉受体结合能与感官评价数据的深度融合；通过多维度数据整合显著提升了香气物质相互作用预测精度，具备广泛适用性，应用前景好。