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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于地球化学勘查技术领域，提供了基于CNN‑RF模型的遥感地球化学反演方法，包括以下步骤：数据处理；具体包括：遥感数据波段比值处理；建立地球化学元素组合；遥感数据与地球化学数据的局部对应模式；构建数据集；构建CNN‑RF混合预测模型：首先使用CNN模型从遥感数据中提取特征信息，然后将特征信息整合后输入到RF模型中进行训练，训练好的CNN‑RF模型用于处理给定的数据并进行预测。本发明提供了基于CNN‑RF模型的遥感地球化学反演方法，CNN‑RF模型对地球化学元素的平均绝对预测误差比线性回归模型、k‑近邻回归模型、弹性网络回归模型、随机森林RF模型对元素的平均绝对预测误差小。
主权项：1.基于CNN-RF模型的遥感地球化学反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据处理；具体包括：步骤11、遥感数据波段比值处理；步骤12、建立地球化学元素组合；步骤13、遥感数据与地球化学数据的局部对应模式；步骤14、构建数据集；步骤2、构建CNN-RF混合预测模型：首先使用CNN模型从遥感数据中提取特征信息，然后将特征信息整合后输入到RF模型中进行训练，训练好的CNN-RF模型用于处理给定的数据并进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于CNN-RF模型的遥感地球化学反演方法
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