【摘 要】
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为提高土壤质地分类模型的准确率，本研究采用欧盟统计局的土壤近红外光谱数据来训练模型，实现砂土、壤土、黏壤土和黏土的快速区分。将17939个样本按6:2:2的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，建立卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）分类模型。为避免模型梯度消失，采用ReLU、批标准化（Batch Normalization,BN）、Dropout等方法。并采用早停法（Early S
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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黑龙江省高校科研基本业务经费项目（项目编号：ZRCPY201913）；
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为提高土壤质地分类模型的准确率，本研究采用欧盟统计局的土壤近红外光谱数据来训练模型，实现砂土、壤土、黏壤土和黏土的快速区分。将17939个样本按6:2:2的比例随机划分为训练集、验证集和测试集，建立卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）分类模型。为避免模型梯度消失，采用ReLU、批标准化（Batch Normalization,BN）、Dropout等方法。并采用早停法（Early Stopping）训练网络，防止模型过拟合。本文探讨了网络层数、网络类型（CNN和LSTM）、注意力机制对分类效果的影响规律。实验结果：模型的总体分类准确率随网络层数的增加而提高，4层CNN模型准确率达到76.58%,4层LSTM模型准确率达到77.86%，两类模型均能有效地对土壤质地进行分类。融入SENet注意力模块后，模型可重新分配权重，更有效地对光谱内部特征进行自动提取，得到更高且稳定的分类准确率，CNN＿4＿Attention模型准确率达到77.50%,LSTM＿4＿Attention模型准确率达到78.39%。
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