[发明专利]PSO-BP神经网络模型的训练方法、存储介质及终端有效
| 申请号： | 201810894115.8 | 申请日： | 2018-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN108896492B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 胡月明;刘飘 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G06N3/08 |
| 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含量预测的PSO‑BP神经网络模型的训练方法、存储介质及终端设备，其中，所述训练方法包括：对样本土壤进行重金属含量的测定处理，获得样本土壤的重金属含量数据；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；根据所述样本土壤的重金属含量数据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PSO‑BP神经网络模型；采用所述样本土壤的特征波段输入构建好的PSO‑BP神经网络模型进行训练学习，直至所述PSO‑BP神经网络模型收敛。在本发明实施例中，通过本发明实施例训练的模型进行土壤重金属含量估算预测的精度大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | pso bp 神经网络 模型 训练 方法 存储 介质 终端 | ||
【主权项】：
1.一种用于重金属含量预测的PSO‑BP神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对样本土壤进行重金属含量的测定处理，获得样本土壤的重金属含量数据；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；根据所述样本土壤的重金属含量数据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PSO‑BP神经网络模型；采用所述样本土壤的特征波段输入构建好的PSO‑BP神经网络模型进行训练学习，直至所述PSO‑BP神经网络模型收敛。
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