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申请/专利权人：北京汉林汇融科技服务有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种基于AI算法的糖类产品近红外检测方法及系统，所述方法包括通过检测设备获取待测糖类产品的近红外光谱图；所述检测设备将所述近红外光谱图输入产品成分分析设备，以使所述产品成分分析设备对所述近红外光谱图进行分析，得到所述待测糖类产品的组成成分以及各成分的含量。该方法一方面能够提高糖类产品检测的效率，另一方面能够降低糖类产品检测的成本。

主权项：1.一种基于AI算法的糖类产品近红外检测方法，其特征在于，包括：通过检测设备获取待测糖类产品的近红外光谱图；所述检测设备将所述近红外光谱图输入产品成分分析设备，以使所述产品成分分析设备对所述近红外光谱图进行分析，得到所述待测糖类产品的组成成分以及各成分的含量；其中，所述产品成分分析设备包括输入模块、谱线提取模块、成分识别模块、计算模块和输出模块，所述检测设备将所述近红外光谱图输入产品成分分析设备，以使所述产品成分分析设备对所述近红外光谱图进行分析，得到所述待测糖类产品的组成成分以及各成分的含量，包括：所述检测设备将所述近红外光谱图输入所述产品成分分析设备，通过所述输入模块接收所述近红外光谱图；通过所述谱线提取模块分别提取所述近红外光谱图中的各条谱线，得到所述近红外光谱图对应的谱线集；针对所述谱线集中的每条谱线，通过所述成分识别模块提取所述谱线的轮廓特征，并基于所述轮廓特征在预设的光谱数据库中获取所述谱线对应的成分；针对所述谱线集中的每条谱线，通过所述计算模块提取所述谱线的参数特征，并基于所述谱线对应的成分在预设的成分含量估算模型数据库中获取与所述谱线匹配的成分含量估算模型，及将所述参数特征输入所述成分含量估算模型，得到所述谱线对应的成分的含量；通过所述输出模块输出各个所述成分以及各个所述成分的含量；其中，针对所述待测糖类产品的每种成分，所述成分含量估算模型的训练方法包括：获取初始训练数据集，所述初始训练数据集包括多个匹配关系，所述匹配关系为第一变量与第二变量的匹配关系，所述第一变量为所述成分在所述待测糖类产品中的含量对应的谱线的参数特征，所述第二变量为所述成分在所述待测糖类产品中的含量；其中，所述参数特征包括多种类型的参数；对所述初始训练数据集进行预处理，得到目标训练数据集；基于所述目标训练数据集分别绘制每类所述参数与所述第二变量之间的第一离散型分布函数图像；分别判断各个所述第一离散型分布函数图像能否进行曲线拟合；若所述第一离散型分布函数图像能进行曲线拟合，将所述第一离散型分布函数图像对应的参数确定为线性参数；若所述第一离散型分布函数图像不能进行曲线拟合，将所述第一离散型分布函数图像对应的参数确定为非线性参数；采用线性拟合算法对所有所述线性参数在所述目标训练数据集中对应的匹配关系进行线性拟合，得到线性拟合函数；采用非线性拟合算法对所有所述非线性参数在所述目标训练数据集中对应的匹配关系进行非线性拟合，得到非线性拟合函数；将所述线性拟合函数和所述非线性拟合函数进行叠加，得到所述成分含量估算模型。

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