[发明专利]基于太赫兹光谱与深度自动编码器的土壤重金属元素含量预测方法有效
| 申请号： | 201710325019.7 | 申请日： | 2017-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN107179291B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 陈天娇;王儒敬;谢成军;张洁;李瑞;陈红波 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G01N21/3586 | 分类号： | G01N21/3586 |
| 代理公司： | 34131 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于太赫兹光谱与深度自动编码器的土壤重金属元素含量预测方法，与现有技术相比解决了无法对土壤成分进行大批量综合分析概括的缺陷。本发明包括以下步骤：土壤样本的获取和预处理；构造基于深度自动编码器的预测模型,在模型构造上采用去噪自动编码器和压缩编码器堆叠形成深度自动编码器预测模型；深度自动编码器预测模型的训练，将训练样本的太赫兹光谱数据输入深度自动编码器预测模型，完成对深度自动编码器预测模型的训练；土壤重金属元素含量的预测。本发明通过深度自动编码器的结构模型并结合太赫兹光谱来进行土壤重金属元素成分分析预测。 | ||
| 搜索关键词： | 自动编码器 预测模型 土壤重金属元素 太赫兹光谱 预处理 压缩编码器 成分分析 含量预测 结构模型 模型构造 土壤样本 训练样本 综合分析 预测 堆叠 去噪 土壤 | ||
【主权项】：
1.一种基于太赫兹光谱与深度自动编码器的土壤重金属元素含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n11)土壤样本的获取和预处理，获取土壤样本并划分为训练样本和测试样本，使用光谱仪获取土壤样本的太赫兹光谱数据；/n12)构造基于深度自动编码器的预测模型,在模型构造上采用去噪自动编码器和压缩编码器堆叠形成深度自动编码器预测模型；/n13)深度自动编码器预测模型的训练，将训练样本的太赫兹光谱数据输入深度自动编码器预测模型，完成对深度自动编码器预测模型的训练；所述的深度自动编码器预测模型的训练包括以下步骤：/n131)训练去噪自动编码器，通过去噪自动编码器的代价函数J(W,b)训练去噪自动编码器；所述的训练去噪自动编码器包括以下步骤：/n1311)训练去噪自动编码器的编码部分，/n将具有统计特性的噪声加入到原始输入光谱数据x中，利用去噪自动编码器的编码部分对加入噪声后的数据
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