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土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
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