[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)模糊推理的超寬帶土壤信號(hào)含水量識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710372471.9
• 申請(qǐng)日: 2017-05-24
• 公開（公告）號(hào): CN107064177B
• 公開（公告）日: 2019-08-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁菁;劉曉旭;余蕭峰;張健;段珍珍;張洋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N22/04
• 分類號(hào): G01N22/04;G01S13/88;G06N5/04
• 代理公司: 成都弘毅天承知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51230
• 代理人: 徐金瓊;劉東

1.一種基于自適應(yīng)模糊推理的超寬帶土壤信號(hào)含水量識(shí)別方法，其特征在于，如下步驟：

(1)收集土壤的超寬帶土壤回波和對(duì)應(yīng)土壤回波的土壤含水量；

(2)對(duì)土壤回波進(jìn)行預(yù)處理；

(3)構(gòu)建自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)，對(duì)預(yù)處理后的土壤回波進(jìn)行特征向量提取；

(4)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法——隨機(jī)森林算法構(gòu)建分類器，得到隨機(jī)森林分類器；

(5)隨機(jī)森林分類器根據(jù)不同土壤含水量對(duì)步驟(3)提取的預(yù)處理后的土壤回波的特征向量進(jìn)行分類識(shí)別，并輸出分類識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)模糊推理的超寬帶土壤信號(hào)含水量識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(1)中，使用pulsOn410超寬帶雷達(dá)傳感器收集土壤回波；使用土壤水分測(cè)量?jī)xTDR300記錄相應(yīng)土壤回波的土壤含水量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應(yīng)模糊推理的超寬帶土壤信號(hào)含水量識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(2)的具體步驟如下：

(21)截取收集到的土壤回波中的部分時(shí)序序列，截取的部分時(shí)序序列未被耦合噪聲吞沒；

(22)將截取的部分時(shí)序序列進(jìn)行歸一化處理，即將截取的部分時(shí)序序列的坐標(biāo)調(diào)整至[0,1]間，歸一化處理的公式如下：

式中，x(n)代表時(shí)序序列中的第n個(gè)時(shí)序點(diǎn)，x_norm(n)為第n個(gè)時(shí)序點(diǎn)歸一化后的值，x_max與x_min分別為土壤回波中的最大值與最小值，即時(shí)序序列中時(shí)序點(diǎn)的最大值與最小值；

(23)將歸一化處理后的土壤回波復(fù)制五次級(jí)聯(lián)在一起，組成一個(gè)新的時(shí)序序列。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于自適應(yīng)模糊推理的超寬帶土壤信號(hào)含水量識(shí)別方法，其特征在于：所述步驟(3)的具體步驟如下：

(31)構(gòu)建5個(gè)階段的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)，其中5個(gè)階段有四個(gè)輸入，單個(gè)輸出；具體如下：

(311)階段1：構(gòu)建四個(gè)輸入，每個(gè)輸入對(duì)應(yīng)兩個(gè)高斯隸屬度函數(shù)；高斯隸屬度函數(shù)的公式如下：

式中，與代表高斯隸屬度函數(shù)的調(diào)整參數(shù)，k表示輸入的個(gè)數(shù)中的第幾個(gè)，x_k表示第k個(gè)輸入，表示高斯隸屬度函數(shù)符號(hào)，i表示四個(gè)輸入中任選一種高斯隸屬度函數(shù)相乘的組合規(guī)則個(gè)數(shù)中的第幾個(gè)；

(312)階段2：分別從階段1的四個(gè)輸入中任選一個(gè)高斯隸屬度函數(shù)，將選出的四個(gè)高斯隸屬度函數(shù)相乘，組成一個(gè)規(guī)則；規(guī)則的組成公式如下：

式中，i表示四個(gè)輸入中任選一種高斯隸屬度函數(shù)相乘的組合規(guī)則個(gè)數(shù)中的第幾個(gè)，ω_i表示第i個(gè)組合規(guī)則；

(313)階段3：將階段2中得到的每個(gè)ω_i進(jìn)行歸一化處理；歸一化處理的公式如下：

(314)階段4：為每個(gè)增加權(quán)系數(shù)f_i，每個(gè)權(quán)系數(shù)由四個(gè)輸入值線性表出，具體公式如下：

式中，表示第i個(gè)規(guī)則中權(quán)向量線性運(yùn)算的各個(gè)系數(shù)，R_i表示第i個(gè)規(guī)則中增加權(quán)系數(shù)f_i的結(jié)果；

(315)階段5：將16個(gè)規(guī)則得到的不同R_i值進(jìn)行累加，累加公式如下：

(316)通過步驟(311)-步驟(315)得自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)的最終表達(dá)式，公式如下：

式中，X＝(x₁,x₂,x₃,x₄)，是由自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)四個(gè)輸入值組成的輸入向量，自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)由三種參數(shù)c,m,σ控制性質(zhì)；

(32)將步驟(23)得到的新的時(shí)序序列不斷輸入自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，直到輸入的新的時(shí)序序列能夠預(yù)測(cè)出下一個(gè)時(shí)序點(diǎn)的值，即訓(xùn)練結(jié)束；

(33)提取訓(xùn)練結(jié)束后的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)的參數(shù)c,m,σ組成一個(gè)特征向量。