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摘要：本申请公开了一种土壤矿质营养元素的多变量检测方法、系统和设备，涉及土壤矿质营养元素检测领域，该方法包括：获取待测土壤样品的光谱信息，根据获取的光谱信息，提取预定光谱变量对应的光谱强度数据，并输入训练好的多变量加权网络模型，得到待测土壤样品中多种元素的含量；其中，所述多变量加权网络模型的平行全连接层用于输出第一组数的多种元素的初步预测含量，加权多变量输出层则按每种元素分别进行加权计算，得到待测土壤样品中多种所述元素的预测含量。本申请通过结合激光诱导击穿光谱技术和训练好的多变量加权网络模型来对土壤矿质营养元素进行检测，实现了在保证检测结果准确性的情况下，对土壤矿质营养元素进行快速检测。
主权项：1.一种土壤矿质营养元素的多变量检测方法，其特征在于，所述土壤矿质营养元素的多变量检测方法包括：获取待测土壤样品的光谱信息；所述光谱信息包括若干光谱变量以及每个光谱变量对应的光谱强度数据；所述光谱信息是采用激光诱导击穿光谱技术对待测土壤样品进行处理后得到的；根据待测土壤样品的光谱信息，提取预定光谱变量对应的光谱强度数据；将所述预定光谱变量对应的光谱强度数据输入训练好的多变量加权网络模型，得到待测土壤样品中多种元素的含量；其中，所述多变量加权网络模型包括输入层、加权转换层、平行全连接层和加权多变量输出层；所述输入层用于接收所述预定光谱变量对应的光谱强度数据；所述输入层神经元的数量等于所述预定光谱变量的数量；所述加权转换层用于对输入层各神经元输出的数值进行加权，得到对应的加权值；所述平行全连接层用于根据所述加权转换层输出的所有的加权值计算得到多种元素的初步含量；所述平行全连接层包括全连接网络，所述全连接网络的输出包括第一数量的神经元；其中，第一数量的神经元用于输出第一组数的多种元素的初步预测含量；所述加权多变量输出层用于根据所述平行全连接层输出的第一组数的多种元素的初步预测含量，按每种元素分别进行加权计算，得到待测土壤样品中多种所述元素的预测含量。
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百度查询： 浙江大学 中国农业机械化科学研究院集团有限公司 一种土壤矿质营养元素的多变量检测方法、系统和设备
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