一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法

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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