日用化学工业(中英文)

作者：李以洪, 许梦然, 盘瑶, 吴金昊, 刘琦, 常思思, 赵华

单位：1.北京工商大学 轻工科学与工程学院，北京 100048；2.北京颐唯实检测技术有限公司，北京 100142

关键词：日晒,皮肤状态,黑化模型,KNN算法,

探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势，建立晒后皮肤状态评估模型。首先，筛选出变化有规律且具灵敏性的指标，优化黑化模型进一步扩大样本库，利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准，基于K邻近分类算法（KNN）对指标数据进行训练识别，建立晒后皮肤状态分级评估模型，经10折交叉验证后超参数K=3时，模型的mmce均值为0.015，预测精度acc均值为0.985，预测的准确度高达98.5%。结果表明，该模型能够将晒后皮肤状态的主观评级客观量化，高效率、高精度识别晒后皮肤状态。研究结果可为晒后皮肤状态评估和晒后修护功效评价体系提供技术支持。

来源：2025年第3期

《日用化学工业(中英文)》期刊编辑部

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