发明专利已授权

一种改进的DBN-MORF土壤重金属含量预测方法

📄 申请号：CN202111372875.0 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-11-19

公开号

CN114047214A

公开日

2022-02-15

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01N23_223

IPC 分类号

G01N23_223 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习神经网络

应用场景

土壤重金属检测, 环境监测, 土壤污染评估, 农业环境保护, 污染场地修复规划

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摘要

本发明公开了一种改进的DBN‑MORF土壤重金属含量预测方法，涉及土壤分析技术领域，通过对Pb、As重叠峰的X射线荧光光谱数据进行特征提取，并根据提取出的重叠峰的特征，对Pb、As元素的含量进行同时预测，从而实现基于重叠峰的土壤重金属含量预测。本发明提出基于DBN‑MORF的预测模型，并用SSA对DBN参数进行优化，实现基于重叠峰光谱数据的重金属含量预测，避免了数据信息的浪费，降低主观因素的影响，优化预测效果，简化操作过程。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种低锰含量中锰钢的制备方法

当前第 / 件

一种基于弯曲工艺的材料力学性能参数确定方法

同领域国内专利 · IPC: (G01N23_223)

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