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基于PSO-CNN的土壤氮含量可见/近红外光谱建模   总被引：1，自引：0，他引：1  
基于机器学习和深度学习的土壤元素含量光谱法建模是土壤化学成分检测的研究热点.为提高基于卷积神经网络的土壤元素含量光谱法建模的准确率,提出了一种粒子群算法优化的卷积神经网络土壤氮元素含量光谱分析模型(PSO-CNN).对土壤样本进行平滑及标准正态变换处理,减小噪声对建模的影响,设计适用于回归的卷积神经网络结构,采用粒子群...  相似文献   
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