[发明专利]一种集成机器学习的土壤重金属浓度检测方法及系统有效
| 申请号： | 202211601435.2 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115598164B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李慧明;高翔;钱新;邓力刚;张远航;杨万如;李德虎 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G01N23/223 | 分类号： | G01N23/223;G06N20/10;G06N5/01;G06N3/044;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京九致知识产权代理事务所(普通合伙) 32307 | 代理人： | 严巧巧 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种集成机器学习的土壤重金属浓度检测方法及系统，涉及计算机应用技术领域，所述方法包括：得到目标光谱数据，其中包括多类重金属光谱数据；提取目标重金属光谱数据，预处理得到目标光谱处理结果；得到目标理化指标参数，其中包括多个理化指标的多个参数；筛选得到目标指标参数因素；依次训练得到支持向量机矫正模型、循环神经网络矫正模型、梯度提升决策树矫正模型，融合得到智能矫正模型；处理得到输出信息；得到重金属浓度检测结果。解决了现有技术中对土壤中重金属检测效率低、检测准确度不够的技术问题。达到了提高土壤中重金属检测的智能化程度，进而提高土壤中重金属检测效率，同时提高土壤中重金属检测精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 集成 机器 学习 土壤 重金属 浓度 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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