龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：淮南师范学院
摘要：本发明涉及茶叶质量控制数字化技术领域，具体涉及一种基于深度学习耦合感官质量多模态融合传感器的茶叶等级综合评判的方法，通过“色、香、味、形”多模态融合的拟人传感器同步获取表征不同等级茶叶样本的“色、香、味、形”多模态特征。采用感官特征总和法，建立四大感官因子差别序列矩阵；基于深度学习结合不同嫩度等级茶叶样本的感官多模态传感器的矢量矩阵，开发不同嫩度等级茶叶样本的多指标感官因子的深度学习综合评判模型；采摘茶叶样本对所建判别模型进行独立样本验证，实现不同原料等级茶叶校验样本的多模态特征矢量快速判别，可有效解决单一茶叶感官品质特征的数字化评价方法无法全面地表征茶叶复杂的内在品质问题。
主权项：1.一种基于深度学习耦合感官多模态融合传感器的茶叶等级综合评判的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1,开发同步采集茶叶“色、香、味、形”等感官参数的传感器，检测不同嫩度等级茶叶样本的形态、色域、纹理、分子光谱、嗅觉和味觉传感信号特征，同步获取表征不同等级茶叶样本的感官多模态特征，采用感官特征总和法，搭建不同等级茶叶样本的“色、香、味、形”四大感官因子矢量矩阵；S2,基于深度卷积神经网络结合不同嫩度等级茶叶样本的感官多模态特征矢量矩阵，开发不同嫩度等级茶叶样本的感官多因子综合评判模型；S3,采摘不同时序条件下制作的具有代表性的不同原料等级茶叶样本对所建判别模型进行独立验证，搭建基于深度卷积神经网络的不同原料等级茶叶校验样本的多模态特征矢量差别估计模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮南师范学院 一种基于深度学习耦合感官质量多模态融合传感器的茶叶等级综合评判的方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号