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深度学习与开普勒优化算法结合近红外光谱测定烟草烟碱含量
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作者 王桂瑶 林梦涵 +7 位作者 李少鹏 詹映 张军 彭云发 田震 周汉平 郭建华 宋纪真 《分析测试学报》 北大核心 2025年第10期2071-2078,共8页
为提升近红外光谱对烟叶烟碱含量的定量分析精度,提出了一种融合开普勒优化算法(KOA)、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和多头自注意力机制(MultiAttention)的深度学习模型。首先对1790份烟叶样本的近红外光谱进行Savitzky-Golay... 为提升近红外光谱对烟叶烟碱含量的定量分析精度,提出了一种融合开普勒优化算法(KOA)、卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和多头自注意力机制(MultiAttention)的深度学习模型。首先对1790份烟叶样本的近红外光谱进行Savitzky-Golay一阶导数预处理,通过CNN提取光谱多尺度特征,利用GRU捕捉波长点间的时序依赖关系,并引入MultiAttention实现特征动态加权;同时,采用KOA算法优化模型超参数(学习率、卷积核个数、隐藏层节点数),通过调控轨道周期(T_(C))、初始引力强度(M_(0))和衰减系数(λ),解决传统模型易陷入局部最优和收敛慢的问题。实验结果表明,当T_(C)=1、M_(0)=0.05、λ=8时,模型预测烟碱含量的拟合优度(R^(2))为0.980,均方根误差(RMSE)为0.069,平均绝对误差(MAE)为0.049,较偏最小二乘法(PLS)、卷积神经网络回归(CNNR)等对比模型的精度显著提升。研究表明,该模型通过特征提取-时序建模-全局优化的一体化框架,有效提升了近红外光谱定量分析的鲁棒性与泛化能力,为烟叶化学成分的快速精准检测提供了新方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 烟碱定量分析 开普勒优化算法 多头自注意力机制 深度学习
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