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本发明公开了一种基于时序特征的稀土元素组分含量动态监测方法及系统，所述监测方法，利用图像信息采集装置定时采集待监测的稀土溶液的时序图像；在混合颜色空间通过主成分分析方法对时序图像提取时序特征；判断时序图像的时序特征值是否位于混合颜色空间的期望区间，得到判断结果；若所述判断结果表示否，则在HSV颜色空间下，计算时序图像与样本数据集中样本图像的直方图相交距离，根据直方图相交距离较大的样本图像对应的组分含量确定所述时序图像对应的稀土元素组分含量；否则直接等待进行下一个采样时间点的时序图像的采集，无需在每次采集时均需要根据时序图像计算组分含量，减少了计算量和计算时间。

本发明涉及一种稀土元素含量变化预测方法，包括：获取稀土串级萃取过程中数据集；数据集包括无标签数据子集和有标签数据子集，无标签数据子集包括萃取工况下特征数据；构建稀疏自编码多分支网络模型；稀疏自编码多分支网络模型模拟稀土串级萃取过程的组分含量变化；根据无标签数据子集，对稀疏编码主网络进行无监督预训练；为各分支网络分别构建损失函数；基于各分支网络的损失函数，采用误差反向传播算法与随机梯度下降算法，根据有标签数据子集对预训练后的稀疏自编码多分支网络模型进行有监督训练，输出稀土元素含量变化预测模型；利用稀土元素含量变化预测模型对稀土串级萃取过程中稀土元素组分含量进行预测。本发明提高了预测的准确性。