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申请/专利权人：山东正元冶达环境科技有限公司

摘要：本发明提供了一种面向矿山生态修复的土壤监测数据分析方法、装置及设备，涉及数据处理技术领域，包括：获取土壤监测数据；将土壤监测数据输入至预先训练的土壤监测数据分析模型中，输出土壤监测数据分析结果；预先训练的土壤监测数据分析模型的训练方式包括：通过对多个本地模型分别基于训练数据集进行训练后汇总至中央服务器的全局模型进行参数更新，多个本地模型基于更新后的参数进行全局迭代直至训练收敛，以完成训练；其中，所述训练数据集的获取步骤包括利用基于变分贝叶斯稀疏矩阵分解的生成对抗网络进行数据扩充。该方式降低了数据传输和存储的成本，避免了数据的中央集中和传输，有效降低了数据泄露的风险，保证了数据的全面利用。

主权项：1.一种面向矿山生态修复的土壤监测数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取土壤监测数据；将所述土壤监测数据输入至预先训练的土壤监测数据分析模型中，输出土壤监测数据分析结果；所述预先训练的土壤监测数据分析模型的训练方式为：通过对多个本地模型分别基于训练数据集进行训练得到各自的模型参数；基于多个所述本地模型各自的模型参数利用中央服务器的全局模型进行参数更新，得到目标模型参数；将所述目标模型参数发送至多个所述本地模型进行全局迭代直至训练收敛，得到预先训练的土壤监测数据分析模型；所述训练数据集基于对采集到的多个土壤样本数据进行标注、数据扩充以及特征提取后得到；其中，进行数据扩充的方式为：利用基于变分贝叶斯稀疏矩阵分解的生成对抗网络进行样本生成，以实现数据扩充；所述基于变分贝叶斯稀疏矩阵分解的生成对抗网络包含：生成器和判别器；所述利用基于变分贝叶斯稀疏矩阵分解的生成对抗网络进行样本生成的方式为：初始化设置所述生成器和所述判别器的网络参数；利用自注意力层进行对应的调整；通过变分贝叶斯方法对所述生成器中的稀疏矩阵参数进行优化，设所述生成器的稀疏矩阵为，所述稀疏矩阵的更新规则为以下算式：；其中，为更新后的生成器的稀疏矩阵，是稀疏性调节参数；是稀疏矩阵的学习率；是生成对抗网络的损失函数；是生成对抗网络的损失函数关于的梯度；为生成器函数；在完成稀疏矩阵学习后，进行生成器和判别器的对抗训练；其中，在所述生成器的训练过程中，所述生成器的样本生成过程通过更新后的自注意力层的参数进行增强，并通过更新后的所述生成器的稀疏矩阵进行优化，表示为以下算式：；其中，表示生成器的偏置；是从先验分布中抽取的随机噪声；为Sigmoid激活函数。

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百度查询： 山东正元冶达环境科技有限公司 面向矿山生态修复的土壤监测数据分析方法、装置及设备