[发明专利]GA-BP神经网络模型的训练方法及终端设备在审
| 申请号： | 201810890341.9 | 申请日： | 2018-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN109299779A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 胡月明;刘振华;赵理;周悟 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G01N21/25 |
| 代理公司： | 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于重金属汞含量预测的GA‑BP神经网络模型的训练方法及终端设备，其中所述方法包括：对样本土壤进行光谱反射率处理，获得处理后的样本土壤的光谱反射率曲线；根据所述样本土壤含汞量的样本数据集和所述处理后的样本土壤的光谱反射率曲线进行特征波段选取处理，获得样本土壤的特征波段；构建BP神经网络模型；采用遗传算法对BP神经网络进行训练。在本发明实施例中，通过遗传算法对BP神经网络模型的训练，使得GA‑BP神经网络模型在土壤的汞含量的预测上更有效和更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 土壤 光谱反射率曲线 遗传算法 终端设备 神经网络模型 特征波段选取 光谱反射率 含量预测 特征波段 样本数据 重金属汞 含汞量 构建 预测 | ||
【主权项】：
1.一种用于重金属汞含量预测的GA‑BP神经网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：对样本土壤进行含汞量的测定处理，获得样本土壤含汞量的样本数据集；对样本土壤进行光谱反射率处理，获得处理后的样本土壤的光谱反射率曲线；根据所述样本土壤含汞量的样本数据集和所述处理后的样本土壤的光谱反射率曲线进行特征波段选取处理，获得样本土壤的特征波段；构建BP神经网络模型；将所述样本土壤的特征波段输入BP神经网络模型中进行训练，直至所述BP神经网络模型收敛；判断收敛的BP神经网络模型的预测值与实测值的均方误差是否大于或等于判断阈值；若是，基于实数编码法将所述BP神经网络模型中的初始的权值和阈值转化为遗传算法中的染色体，基于所述染色体随机生成遗传种群；将收敛的BP神经网络模型的预测值和实测值之间的误差绝对值之和，作为遗传种群个体适应度值；对所述遗传种群个体适应度值求倒数，获取遗传种群适应度值的倒数；对所述遗传种群适应度值的倒数依次进行轮盘赌选择、实数交叉和变异进化操作处理，获取新一代训练数据；将所述新一代训练数据输入所述收敛的BP神经网络模型进行训练，直至收敛的BP神经网络模型的预测值与实测值的均方误差小于判断阈值。
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