基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
本文利用横山县土壤的室内光谱,对数据采用的一阶微分方法进行处理,并剔除不合理数据,运用BP神经网络法研究了土壤中的全铁含量与高光谱之间的关系,并建立相应的反演模型.所建模型中隐含节点1层4个、2层3个的BP神经模型较为理想,拟合残差为0.02433,RMSE=1147.4623.
高光谱、土壤全含铁量、BP神经网络
S151.9;TP79;X87
2019-12-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
237-238
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高光谱、土壤全含铁量、BP神经网络
S151.9;TP79;X87
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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