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基于贪婪算法与随机森林算法的大米产地确证方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
贪婪算法;随机森林;混淆矩阵;产地确证
中图分类号：
作者姓名：
崔浩;梁林杰;王婉秋;王靖会;张淑梅;李全明;秦尧
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
文献出处：
引用格式：
[1]崔浩;梁林杰;王婉秋;王靖会;张淑梅;李全明;秦尧-.基于贪婪算法与随机森林算法的大米产地确证方法研究)[J].农业与技术,2022(19):17-20
A类：
产地确证
B类：
贪婪算法,随机森林算法,大米,地标,米特,特征元素,证成,Mn,Mg,Na,Cd,Pb,矿物质元素,元素含量,数据基础,建地,种元素,指标构建,随机森林模型,产地判别,混淆矩阵
AB值：
0.266764
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