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摘要：本发明涉及一种基于分数阶多通道土壤元素含量预测方法，属于土壤光谱采集与分析技术领域。首先，采集土壤样本并测量可见近红外光谱和多个土壤元素含量，接着将土壤光谱数据划分成为训练集和测试集，分别对训练集和测试集进行预处理和特征波段筛选，之后利用分数阶微分方法进一步处理训练集和测试集并结合电鳗觅食优化算法筛选出最佳阶次与原始数据拼接形成多通道输入数据，然后建立GA‑PLE多土壤元素含量预测模型并使用训练集的多通道数据进行训练，最后利用评价指标使用验证集对各个模型进行预测精度评价。本发明能快速、无损、准确地进行土壤含量预测，为土壤含量的定量预测提供有力的技术支持。
主权项：1.一种基于分数阶多通道土壤元素含量预测方法，其特征在于：Step1：采集土壤样本，测定每个土壤样本的可见近红外光谱数据和土壤元素含量；Step2：对得到的光谱数据和土壤元素含量使用统计采样方法按比例划分成为训练集和测试集；Step3：对得到的训练集和测试集进行预处理和特征波段的筛选；Step4：对经过特征波段筛选的训练集和测试集进行分数阶微分变换，并结合电鳗觅食优化算法进行贡献度阶次的筛选，再将预处理后的训练集和测试集与进行分数阶微分变化的训练集和测试集进行通道维度上的拼接形成多通道输入数据；Step5：使用分数阶多通道自适应渐进式层次提取网络构建土壤多元素含量预测模型；Step6：将多通道输入数据输入土壤元素含量预测模型，完成土壤元素含量预测。
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百度查询： 昆明理工大学 一种基于分数阶多通道土壤元素含量预测方法
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