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申请/专利权人：奥谱天成(成都)信息科技有限公司
摘要：本发明公开一种适应性植物叶片含水率检测方法、检测模型建立方法，采用烘干恒重法采集当前场景下叶片的反射率和重量数据，并计算含水率形成第一数据集；选取LOPEX93数据集中与烘干恒重法的采集设备波段相同的数据并计算含水率形成第二数据集；建立多层感知机回归模型并使用第二数据集训练至收敛，得到含水率检测初始模型；采用具有连续标签平滑策略的迁移学习方法，使用第一数据集对含水率检测初始模型进行训练得到含水率检测模型。通过含水率检测模型测量相同场景下叶片的含水率。无需依靠特征选择的先验知识，对不同的反射率测量场景，仅使用少量建模数据即可建立适用当前场景下检测叶片含水率的非线性模型，实现实时、准确的检测。
主权项：1.一种适应性植物叶片含水率检测模型建立方法，其特征在于，包括：采用烘干恒重法采集当前场景下叶片的反射率和重量数据，根据采集到的反射率和重量数据计算含水率，形成第一数据集；选取LOPEX93数据集中与所述烘干恒重法的采集设备波段相同的数据，根据选取的数据计算含水率，形成第二数据集；建立多层感知机回归模型；使用所述第二数据集对多层感知机回归模型训练至收敛，得到含水率检测初始模型；采用具有连续标签平滑策略的迁移学习方法对所述含水率检测初始模型进行训练，得到含水率检测模型；其中，对所述含水率检测初始模型进行训练的数据为所述第一数据集；建立多层感知机回归模型，具体包括：使用所述第二数据集作为训练数据，对多层感知机模型进行交叉验证，采用启发式搜索算法搜索多层感知机模型的最佳模型参数；将多层感知机模型的参数设置为所述最佳模型参数，得到多层感知机回归模型；所述启发式搜索算法为贝叶斯优化算法；所述贝叶斯优化算法的目标函数如下： 其中，RMSE为均方根误差，n为数据集中的样本数量，为标签值，为预测值；RMSE最小时对应的模型参数为最佳模型参数。
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