一种超高精度AI品种鉴系统及其自适应优化方法

本发明公开了一种超高精度AI品种鉴系统及其自适应优化方法，通过获取高质量标记数据集，进行预处理得到标记数据矩阵，利用PCA和奇异值分解进行降维处理确定标记缩减集，采用Random Forest、XGBoost、LightGBM三种机器学习算法结合交叉验证和贝叶斯优化筛选最终标记，再通过随机森林训练最终模型，经多次试验投票和系统发育树辅助修正，实现对品种的超高精度鉴定。本发明能够解决传统品种鉴定方法中存在的鉴定周期长、准确性低、操作繁琐等问题，有效提升品种鉴定效率和准确性，降低各类成本，可广泛应用于农业、园艺、生态等领域。