一种基于位置编码、光谱与神经网络的土壤定量建模方法

本发明提供一种基于位置编码、光谱与神经网络的土壤定量建模方法，涉及化学计量学技术领域。本发明提出了基于光谱矩阵与含量向量的三角函数式位置编码，基于样本位置序号或样本含量、波段序号或波段数值的组合获得四种位置编码方法，不同波段的位置关系基于光谱连续性而获得而不同样本的位置关系基于含量排序而获得；位置矩阵与光谱矩阵的融合方式包括逐元素相加、逐元素相乘与旋转式位置编码方式；基于绝对位置编码与反射率或吸收率构建新型辐角，作为随机向量函数链神经网络模型的输入；利用基于隐含层序号与神经元序号的三角函数式位置编码实现了隐含层与神经元的位置编码；本发明通过利用光谱的连续性与位置关系显著提升了模型性能。