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公开(公告)号：CN117571653A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311464836.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N20/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及智能检测技术领域，本发明提供的一种基于蜣螂优化算法结合近红外光谱的土壤养分检测方法，通过光谱仪获取光谱数据并用化学分析方法获取土壤中的碱解氮、有效磷、可用钾、有机质含量、pH值。通过初始化蜣螂优化算法中的寻优上下边界、种群数、迭代次数和选择维度，将蜣螂优化算法优化后的算法输入SVR预测模型，惩罚参数和适应度函数评价预测值达到预定值后输出预测值。本发明还公开了一种用于执行上述方法的系统，本方法和系统能够通过蜣螂优化算法对SVR模型超参数组合进行优化，使得模型快速收敛，节省了大量的计算资源和时间。DBO算法结合SVR模型能够很好地解决现有的技术问题，提高模型输出结果的准确性。
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