لتحقيق تصنيف دقيق وتحديد زيت بذور القطن المعدل وراثيًا وغير المعدل وراثيًا، اقترح هذا البحث نموذج تصنيف قابل للتفسير يعتمد على تحسين خوارزمية الباز ذي الجناح الأسود المحسنة لتحسين نموذج التعزيز التدريجي المتطرف (XGBoost). أولاً، تم استخدام نظام الطيف الزمني للتيراهرتز (THz-TDS) لجمع طيف امتصاص التيراهرتز لعينات زيت بذور القطن المعدل وراثيًا وغير المعدل وراثيًا في نطاق التردد 0.3 ~ 1.8 تيراهرتز. ثم، تم تحسين خوارزمية الباز ذي الجناح الأسود التقليدية (BKA) من خلال إدخال استراتيجية تحسين دالة اللياقة مزدوجة الأهداف، واستراتيجية تهيئة تجمع التعلم العكسي، واستراتيجية التحكم في رحلة ليفي باستخدام دالة توزيع رايلي، واستُخدمت الخوارزمية المحسنة (DLBKA) لتحسين عمق الشجرة، معدل التعلم وأقصى عدد للتكرارات لنموذج XGBoost من خلال تحسين متعدد الأهداف، وبناء نموذج تصنيف DLBKA-XGBoost. أخيرًا، تم استخدام النموذج لتحديد زيت بذور القطن المعدل وراثيًا، وتم إجراء تحليل قابلية التفسير لنتائج التحديد باستخدام طريقة SHAP. أظهرت النتائج أن نموذج التصنيف القابل للتفسير المحسن باستخدام خوارزمية الباز ذي الجناح الأسود قام بتحسين دقة التحديد بين زيت بذور القطن المعدل وغير المعدل وراثيًا (بلغت دقة اختبار مجموعة البيانات 97.78%، بزيادة 4.45% مقارنة بنموذج محسن باستخدام الخوارزمية التقليدية، وزيادة 14.45% مقارنة بنموذج محسن باستخدام خوارزمية الحوت التقليدية (WOA))، كما قدم شرحًا للنموذج وحدد آلية التأثير الإيجابي للترددات المميزة على نتائج التحديد، مما عزز من شفافية النموذج وموثوقيته. لذلك، يوفر هذا البحث طريقة تحليل سريعة ودقيقة لتحديد زيت بذور القطن المعدل وراثيًا، كما يقدم مرجعًا قيمًا لتحديد مواد معدلة وراثيًا أخرى.

طيف التيراهرتز; زيت بذور القطن المعدل وراثيًا; التعزيز التدريجي المتطرف; خوارزمية الباز ذي الجناح الأسود المحسنة; تحليل القابلية للتفسير