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基于LIBS与堆叠式RBM深度学习技术的土壤重金属含量分析预测方法

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本发明涉及基于LIBS与堆叠式RBM深度学习技术的土壤重金属含量分析预测方法，与现有技术相比解决了土壤重金属含量检测速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：土壤样本的获取和预处理；构造基于堆叠式受限玻尔兹曼机深度学习技术的预测模型；预测模型的无监督训练；预测模型的有监督训练；土壤重金属含量的分析预测。本发明利用激光诱导击穿光谱与土壤重金属含量之间的映射关系，结合堆叠式RBM深度学习技术来进行土壤重金属含量分析预测。

著录项

公开/公告号CN107044976A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-08-15

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院合肥物质科学研究院;
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申请/专利号CN201710325155.6
发明设计人陈天娇;王儒敬;谢成军;张洁;李瑞;陈红波;
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申请日2017-05-10
分类号G01N21/71(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/02(20120101);
代理机构34131 合肥国和专利代理事务所(普通合伙);
代理人张祥骞
地址 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号
入库时间 2023-06-19 02:59:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-09-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G01N21/71 申请日:20170510

实质审查的生效
2017-08-15

公开

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1. 基于LIBS与堆叠式RBM深度学习技术的土壤重金属含量分析预测方法 [P] . 中国专利： CN107044976A . 2017-08-15
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5. Charging station for the supply of hand-held or portable analyzers based on OES (Optical Emission Spectroscopy) or LIBS (Laser Induced Breakdown Spectroscopy). [P] . 德国专利： DE102016002365A1 . 2017-08-31

机译：充电站，用于提供基于OES（光学发射光谱）或LIBS（激光击穿光谱）的手持式或便携式分析仪。