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申请/专利权人：东方沉香集团(海南)有限公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的沉香香型识别系统及方法，属于模式识别领域，其具体包括：通过收集并预处理沉香样本，标注香型类别，利用气相色谱‑质谱联用策略与嗅觉分析提取香型特征与香气成分特征，并结合物理特性进行多模态特征融合，采用迁移学习技术初始化机器学习模型，并通过融合特征训练模型，结合自动化超参数调优与不确定性量化技术优化性能，最终，利用测试集评估模型性能，并引入集成学习与交互式学习机制进行迭代调优和在线学习，提高了沉香香型识别的准确性与效率。
主权项：1.基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，包括：数据收集与处理模块、特征工程模块、模型训练模块、模型评估与调优模块、用户交互模块；所述数据收集与处理模块，用于收集沉香样本，进行预处理，并标注香型类别；所述特征工程模块，用于根据香型识别与标注单元提供的信息提取多模态特征；所述模型训练模块，用于根据问题性质和数据特性，构建并训练机器学习模型；所述模型评估与调优模块，用于客观评价训练后的模型性能，根据评估结果调整模型参数和结构；所述用户交互模块，用于负责与用户进行交互，接收用户的输入和请求，并将系统的响应和结果反馈给用户。
全文数据：
权利要求：
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