基于随机森林算法构建用于蜂蜜品种鉴别的新模型
发布时间：2023年12月30日
基于随机森林算法构建用于蜂蜜品种鉴别的新模型
近日，中国农业科学院蜜蜂研究所资
源昆虫产品加工与功能评价团队利用随
机森林算法结合稳定同位素和元素组成
的方法构建了新模型，实现了对蜂蜜品种
的准确鉴别。相关成果发表在《食品成分
与分析杂志（Journal of Food
Composition and Analysis）》上。
- 39 -科技前沿
蜂蜜作为一种纯天然食品，具有较
高的食用价值、药用功效和保健功能。由
于不同蜜源植物来源的蜂蜜品质及感官
特征不同，市面上不同品种蜂蜜的价格差
异较大。但传统方法如感官鉴定和花粉分
析法等很难鉴别蜂蜜品种，因此寻找一种
快速、准确鉴别蜂蜜品种的方法，对于提
升蜂蜜质量水平具有重要意义。
该研究基于不同蜜源植物及蜜蜂的
生存环境导致蜂蜜中稳定同位素和矿物
质元素存在的差异，以陕西、云南和湖北
等 16 个地区 6 种蜂蜜（椴树蜜、葵花蜜、
苕子蜜、油菜蜜、洋槐蜜和枣花蜜）（共
计 128 份样品）为研究对象，测定 4 种稳
定同位素（δ13C 蜂蜜、δ13C 蜂蜜蛋白、
δ18O 和 δ2H）和 12 种矿物质元素（Na、
Mg、Ca、K、Fe、Cr、Mn、Co、Cu、Sr、
Se、Mo）指标。并利用不同建模方法，分
别构建了随机森林算法、支持向量机、分
类和回归树以及线性判别分析4种鉴别模
型，并对模型进行参数优化和交叉验证。
结果表明，相较于其它模型，随机森林模
型表现出最高的训练准确度（99.4%）和
测试准确度（96.5%），且能自动识别缺
失值和剔除异常值，具有较强的稳定性。
此外，随机森林模型通过对变量的重要性
排序，得出 δ2H、δ18O、Sr、Mn、Ca 和
K 是鉴别蜂蜜品种的重要因子。该研究为
蜂蜜品种的鉴别提供了新的技术参考。
