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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.
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
【摘 要】
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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
【机 构】
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山东农业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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农家科技（下旬刊）
【发表日期】
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2019年10期
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