摘要
本发明提供了一种微量元素含量预测模型的训练方法、检测方法、装置及电子设备,应用计算机技术和人工智能技术领域。包括:获取样本微量元素含量和样本激光诱导击穿光谱;对样本激光诱导击穿光谱进行重采样,得到规范化的样本激光诱导击穿光谱;根据样本微量元素含量和规范化的样本激光诱导击穿光谱中的像素点强度值的集合,确定相关系数;将满足不同预设相关系数阈值的相关系数像素点强度值的集合确定为目标样本光谱数据;将目标样本光谱数据分别输入K个子网络结构中,得到预测样本微量元素含量;根据预测样本微量元素含量与样本微量元素含量,分别对K个子网络结构进行参数调整,并从K个子网络结构中确定目标微量元素含量预测模型。
技术关键词
激光诱导击穿光谱
相关系数阈值
网络结构
样本
像素点
波长
机器学习模型
微量元素含量检测
强度
探测仪
数据
子模块
采样模块
电子设备
人工智能技术
训练装置
参数
处理器