一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法
申请号:CN202510973865
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120473030B
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于预测‑校正双神经网络融合的谷物品质分析方法,其包括构建标准样本数据集、构建光谱筛选方法、构建校正样本数据集、构建预测神经网络模型、构建校正神经网络模型以及品质成分评估。本申请通过预测神经网络和校正神经网络的双网络融合协同设计,有效解决了传统模型在小样本场景下过拟合、泛化能力弱等问题,提高了模型的稳定性和预测准确性。
技术关键词
神经网络模型
谷物品质
校正
筛选方法
样本
数据
化学分析方法
前馈神经网络
支链淀粉含量
近红外光谱仪
高效液相色谱法
偏差
波长
参数
算法
粗纤维
批量
误差