基于SSDA-HELM-SOFTMAX的农业投入品实时分类预测方法

摘要

基于SSDA‑HELM‑SOFTMAX的农业投入品实时分类预测方法，包括下列步骤：采集农业投入品投入前后的数据，对数据进行预处理，由训练样本集得到分类预测模型，将测试样本输入得到分类预测结果；预测模型采用自编码神经网络逐层预训练加微调方式获得初始化参数，并将SSDA的解码部分去掉，与层级结构ELM网络连接，将初始化权值对SSDA‑HELM进行初始化设置得到最优解，并将提取的特征值送入SOFTMAX分类器。本发明构建基于SSDA‑HELM‑SOFTMAX的农业投入品分类预测模型，该预测模型具有学习速度快、预测准确率高、泛化能力强以及不易陷于局部最优解等优良特性，同时模型稳定性高。