基于贪婪算法与随机森林算法的大米产地确证方法研究
作者机构：吉林建筑科技学院网络信息中心吉林长春130000 吉林建筑科技学院土木工程学院吉林长春130000 吉林建筑科技学院计算机科学与工程学院吉林长春130000 吉林农业大学信息技术学院吉林长春130000 范家屯第二中学吉林长春130000
出 版 物：《农业与技术》 (Agriculture and Technology)
年 卷 期：2022年第42卷第19期
页 面：17-20页
学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程]
基 金：吉林省重点科技研发项目(项目编号:20180201051NY)
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。
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