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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种多维特征融合的配方原料质量评价方法，首先采集配方原料待测样本的近红外光谱和视觉图像数据，然后对一维光谱数据进行关键谱段筛选，再根据筛选出的关键谱段定位到可视化的二维光谱图像，对相应谱段位置的像素进行加权增强，最后通过神经网络结构自动化搜索分别对一维和二维光谱数据以及视觉图像数据进行卷积操作和特征融合，并评估融合的模型性能，多次迭代确定预测模型结构并预测配方原料的质量。与传统的单维数据评价方式相比，本发明提出的多维特征融合方法增加了配方原料数据的空间物理信息，更具有针对性，且综合了配方原料的分子结构和视觉特征，更符合配方原料评价的复杂场景，最终提升了对配方原料质量的预测能力。
主权项：1.一种多维特征融合的配方原料质量评价方法，其特征在于，包括：S1，采集配方原料数据，包括近红外光谱数据和原料视觉图像数据；S2，筛选一维光谱数据的关键谱段；S3，基于S2筛选出的关键谱段定位二维光谱图像数据，对关键谱段相应的波段进行图像增强；S4，针对一维光谱数据选择一维卷积神经网络，针对二维光谱图像数据和原料视觉图像数据选择二维卷积神经网络，分别进行神经网络结构搜索；S5，采用S4搜索得到的一维卷积神经网络结构和二维卷积神经网络结构进行配方原料的多维特征提取与融合；S6，特征融合后，根据不同任务得到预测值并计算损失值，设置收敛条件，多次迭代后确定配方原料预测模型；S7，根据S6得到的配方原料预测模型，输入待评价配方原料数据得到质量评价预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种多维特征融合的配方原料质量评价方法
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