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基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型
被引量：
11
1
作者
王儒敬
陈天娇
+5 位作者
汪玉冰
汪六三
谢成军
张洁
李瑞
陈红波
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期109-116,共8页
提出一种基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型。首先,使用稀疏特征学习方法对土壤近红外光谱数据进行约简,实现土壤近红外光谱内容的稀疏表示;然后采用径向基函数神经网络以稀疏表示特征系数为输入,以所测土壤成分为输出,分...
提出一种基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型。首先,使用稀疏特征学习方法对土壤近红外光谱数据进行约简,实现土壤近红外光谱内容的稀疏表示;然后采用径向基函数神经网络以稀疏表示特征系数为输入,以所测土壤成分为输出,分别建立土壤有机质、速效磷、速效钾的非线性预测模型。结果表明用该模型预测土壤有机质的含量是可行的,但对土壤速效磷和速效钾含量的预测还需对模型做进一步的优化。
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关键词
土壤近红外光谱
深度稀疏学习
神经网络模型
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职称材料
题名
基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型
被引量：
11
1
作者
王儒敬
陈天娇
汪玉冰
汪六三
谢成军
张洁
李瑞
陈红波
机构
中国科学院合肥智能机械研究所
出处
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期109-116,共8页
基金
中国科学院科技服务网络计划(KFJ-EW-STS-069)
国家自然科学基金(31671586)资助项目~~
文摘
提出一种基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型。首先,使用稀疏特征学习方法对土壤近红外光谱数据进行约简,实现土壤近红外光谱内容的稀疏表示;然后采用径向基函数神经网络以稀疏表示特征系数为输入,以所测土壤成分为输出,分别建立土壤有机质、速效磷、速效钾的非线性预测模型。结果表明用该模型预测土壤有机质的含量是可行的,但对土壤速效磷和速效钾含量的预测还需对模型做进一步的优化。
关键词
土壤近红外光谱
深度稀疏学习
神经网络模型
Keywords
near-infrared spectroscopy
deep sparse learning
neural network model
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型
王儒敬
陈天娇
汪玉冰
汪六三
谢成军
张洁
李瑞
陈红波
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
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