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申请/专利权人：东方沉香集团(海南)有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的沉香真伪鉴别方法，属于人工智能与机器学习技术领域，具体包括：收集沉香样本，利用CT扫描和MRI方法获取三维结构和内部化学结构信息，同时拍摄宏观图像并标注真伪，通过卷积神经网络和生成对抗网络分别提取三维结构、化学结构以及纹理、颜色和形状特征，并结合物理属性数据构建多模态特征融合机制，基于融合后的特征数据，构建多模态融合神经网络模型，并引入注意力机制进行训练和调优，对模型进行深度优化和扩展，并通过用户反馈实时调整模型，实现了高效准确的沉香真伪鉴别。
主权项：1.基于深度学习的沉香真伪鉴别方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集沉香样本，测量并记录其物理属性数据，通过CT扫描技术获取沉香样本三维结构图像，并经过反投影算法将三维结构图像重建为CT切片图像，结合MRI方法获取沉香样本内部的水分子分布和化学结构信息，得到MRI图像，并使用高分辨率相机拍摄沉香样本的宏观图像，设置真伪标签，对采集到的多维沉香样本数据进行标注；步骤S2：基于标注后的多维沉香样本数据，利用卷积神经网络从CT切片图像和MRI图像中提取沉香样本的三维结构特征和化学结构特征，并从沉香样本的宏观图像中提取沉香的纹理、颜色和形状特征，结合物理属性数据，构建多模态特征融合机制，得到融合后的特征数据；步骤S3：基于融合后的特征数据构建多模态融合神经网络模型，引入注意力机制，使用标注后的沉香样本数据训练多模态融合神经网络模型，并通过网格搜索策略对多模态融合神经网络模型进行超参数调优，获得最优多模态融合神经网络模型；步骤S4：根据评估结果对最优多模态融合神经网络模型进行深度优化，并通过迁移学习方法和半监督学习方法进行最优多模态融合神经网络模型扩展，同时，建立用户反馈机制，实时收集用户对优化后的多模态融合神经网络模型鉴别结果的反馈意见，并根据反馈结果进行调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东方沉香集团(海南)有限公司 基于深度学习的沉香真伪鉴别方法
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