基于X射线荧光光谱和深度对抗学习的土壤微量元素含量分析预测方法
- 专利权人:
- 中国科学院合肥物质科学研究院
- 发明人:
- 陈天娇,王儒敬,谢成军,张洁,李瑞,陈红波
- 申请号：
- CN201710324918.5
- 公开号：
- CN107255647A
- 申请日:
- 2017.05.10
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 张祥骞
- 摘要：
- 本发明涉及基于X射线荧光光谱和深度对抗学习的土壤微量元素含量分析预测方法，与现有技术相比解决了土壤微量成分分析工作量大、耗时长的缺陷。本发明包括以下步骤：土壤样本的获取和预处理；构造基于生成网络和预测网络的深度对抗模型；对训练样本的X射线荧光光谱数据进行预处理；测试样本的微量元素成分含量的预测。本发明利用X射线荧光光谱与土壤成分之间的映射关系，结合深度对抗学习结构模型来进行土壤微量元素成分分析预测，满足土壤微量元素预测的精度要求。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
