基于贪婪算法与随机森林算法的大米产地确证方法研究

摘要：

为解决现阶段地标大米产地确证系统中大米特征元素较多、产地确证成本较高的问题,本文以大米中Cu、Zn、Mn、Fe、Ca、K、Mg、Na、Cd、Pb 10种矿物质元素含量为数据基础,通过贪婪算法筛选元素指标,并依托随机森林算法构建地标大米产地确证模型.结果表明,以贪婪算法筛选的8种元素指标构建的随机森林模型判别准确率是96％,相比10种矿物质元素指标具有更好的产地判别精度,同时降低了产地确证成本.

关键词：贪婪算法、随机森林、混淆矩阵、产地确证

所属期刊栏目：42

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：吉林省重点科技研发项目20180201051NY

在线出版日期：2022-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：17-20