基于加权自动编码器的马尾松苗木根部水分快速测量方法
- 专利权人:
- 南京林业大学
- 发明人:
- 倪超,张云,汪学良,张冬
- 申请号：
- CN201810566250.X
- 公开号：
- CN108760668A
- 申请日:
- 2018.06.01
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 邱兴天
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于加权自动编码器的马尾松苗木根部水分快速测量方法，先使用Savitzky‑Golay方法对苗木近红外谱图进行平滑滤波，一阶导数消除基线漂移；再使用改进的可变加权堆叠自动编码器进行高阶特征提取；最后，使用两层全连接神经网络进行有监督微调并利用支持向量机回归进行水分含量的预测。本发明作为一种深度学习架构，改进的可变加权堆叠自动编码器可以逐层地提取光谱数据抽象的、有用的深层次特征，从而提高模型的预测性能。本发明不仅适用于对马尾松苗木的水分含量预测，同时也可以对马尾松其它物质含量以及其它植物含量进行预测，具有可移植性，更满足物质含量预测的需求。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
