【摘 要】
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面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布.但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑.针对该问题,提出面向UV-Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差.试验表
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院,南京市,210094;农业农村部南京农业机械化研究所,南京市,210014;江苏省农业科学院农业设施与装备研究所,南京市,210014
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面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布.但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑.针对该问题,提出面向UV-Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差.试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89).表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差.
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