Este estudio utilizó la tecnología de análisis de espectrometría de masas por desorción/ionización láser asistida por matriz con tiempo de vuelo (MALDI-TOF MS) combinada con dos algoritmos mejorados de fusión de bosques aleatorios para el análisis de origen de Baizhu. Primero, se obtuvieron los datos espectrales de muestras de Baizhu de tres provincias mediante MALDI-TOF MS, con un tamaño de datos de 1×234 154 por muestra. Debido al gran volumen de datos, se utilizó una estrategia de binning para la simplificación preliminar (1×6 600). Luego se realizó un análisis de componentes principales con un umbral de contribución de varianza acumulativa establecido para la reducción dimensional. Con los datos reducidos, se construyeron modelos de bosque aleatorio extremo adaptativo reforzado (AERF) y bosque aleatorio equilibrado adaptativo reforzado (ABRF). Finalmente, mediante una estrategia de fusión de modelos, se obtuvo el modelo AERF-ABRF para el análisis de origen de Baizhu. Los resultados indicaron que el modelo AERF-ABRF basado en datos reducidos puede distinguir con precisión las muestras de Baizhu de las tres provincias, alcanzando una precisión de clasificación del 100 % en los conjuntos de prueba y de predicción. Además, en comparación con modelos discriminantes individuales, la estrategia de fusión presenta una mayor precisión de clasificación.

bosque aleatorio; fusión de modelos; Baizhu; análisis de origen; MALDI-TOF MS