【摘 要】
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为实现土壤中有机碳(TOC)含量和阳离子交换量(CEC)的快速检测，对300个土壤样品的可见／近红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分
【机 构】
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中国计量学院计量测试工程学院，310018，杭州
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为实现土壤中有机碳(TOC)含量和阳离子交换量(CEC)的快速检测，对300个土壤样品的可见／近红外光谱数据进行了分析。使用快速独立分量分析(FastICA)算法对光谱数据矩阵进行分解，得到独立成分和相应的混合系数矩阵，再利用误差反向传播算法(Back-Propagation，BP)构造三层神经网络结构，建立了ICA—NNR模型。利用此模型对土壤中TOC含量和CEC进行预测，根据预测相关系数(R)和预测标准偏差(RMSEP)来评价预测模型的性能，结果表明该模型对TOC含量和CEC测定的相关系数R均达到0.98以上。说明本文提出的ICA-NNR建模方法具有很好的预测效果，为土壤品质的鉴别提供了一种新方法。
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