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申请/专利权人：合肥恒宝天择智能科技有限公司
摘要：本发明公开了基于迁移学习的少样本森林可燃物含水率预测方法，该方法包括：通过林间分布的传感器采集林间的温度、湿度、风速、气压以及可燃物样本的近红外光谱反射率数据，并周期性地在每个传感器分布区域内采集可燃物样本，测量每份样本的含水率作为标签数据；构建LSTM作为特征提取器的多源迁移学习模型；为多个源‑目标域对构建单独的子网络，并采用集成学习的思想，将不同子网络的输出值进行算术平均，得到最终的预测结果；在模型推理阶段，将新采集的数据输入到训练好的模型中，输出可燃物含水率的预测结果。本发明实现了可燃物湿度预测模型在不同地区的高效、低成本复用，有效解决了以往预测模型在不同地域场景下性能下降的问题。
主权项：1.基于迁移学习的少样本森林可燃物含水率预测方法，其特征在于，包括：步骤1，通过林间分布的传感器采集林间的温度、湿度、风速、气压以及可燃物样本的近红外光谱反射率数据，并周期性地在每个传感器分布区域内采集可燃物样本，在实验室中测量每份样本的含水率作为标签数据；步骤2，构建LSTM作为特征提取器的多源迁移学习模型；为多个源-目标域对构建单独的子网络，并采用集成学习的思想，将不同子网络的输出值进行算术平均，得到最终的预测结果；步骤3，设计一个由回归损失、mmd损失和差异损失组成的损失函数；步骤4，在预训练阶段，使用大量源域数据对模型进行预训练，并将训练后的参数传输到目标模型；在微调和重新学习阶段，将多个源-目标域对的数据输入到目标模型，对模型中的参数进行微调，并基于MMD度量优化损失函数，使模型能够提取源域和目标域的共同特征表示；在模型推理阶段，将新采集的数据输入到训练好的模型中，输出可燃物含水率的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥恒宝天择智能科技有限公司 基于迁移学习的少样本森林可燃物含水率预测方法
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