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利用注意力机制与BiGRU模型预测土壤光谱全氮含量的研究
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1.1土壤质量的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.2土壤全氮含量的测定方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.3现有技术的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.2.1提高预测精度的需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.2对农业可持续发展的贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.3对未来研究的启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1注意力机制在深度学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1.1注意力机制的定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.1.2注意力机制与其他模型的结合方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1.3注意力机制在图像处理领域的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2BiGRU模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2.1BiGRU模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2.2BiGRU模型与其他RNN模型的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.3土壤光谱全氮含量预测研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3.1传统光谱分析方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.3.2机器学习方法在土壤分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3.3注意力机制与BiGRU模型结合的初步探索．．．．．．．．．．．．．．．．．28
研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1.1土壤样本的选择与采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.2光谱数据的获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.1.3数据集的标准化与归一化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.2模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.2.1注意力机制的引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2.2BiGRU模型的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.2.3模型训练与验证流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.3实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.3.1参数选择与调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.3.2实验环境与工具配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.3.3性能评估指标的选择与计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.1.1准确率、召回率和F1分数的计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.1.2ROC曲线及AUC值的分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
4.1.3模
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