基于贪婪算法与随机森林算法的大米产地确证方法研究

作者：崔浩; 梁林杰^*; 王婉秋; 王靖会; 张淑梅; 李全明; 秦尧

来源：农业与技术, 2022, 42(19): 17-20.

DOI：10.19754/j.nyyjs.20221015004

• 贪婪算法
• 随机森林
• 混淆矩阵
• 产地确证

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。

• 单位
  吉林建筑大学城建学院; 吉林农业大学; 土木工程学院