一种基于无损检测的苹果品质预测方法和装置

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一种基于无损检测的苹果品质预测方法和装置
申请号:CN202411068536
申请日期:2024-08-06
公开号:CN119066510A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于无损检测的苹果品质预测方法和装置,其种方法包括:采集苹果品质预测所需的数据;对采集的数据进行预处理,得到预测样本,并将样本划分为训练集和测试集;使用随机森林模型筛选预测样本,形成筛选后的样本集;通过DCNv4对筛选后的样本集进行特征提取,将提取后的特征输入到XLSTM模型中进行序列预测,构建DCNv4‑NLFXLSTM融合模型,引入KMSE均方误差损失函数对融合模型进行训练更新模型参数;利用改进的沙猫群优化算法ISCSO优化融合模型DCNv4‑NLFXLSTM;利用训练集和测试集对优化后的融合模型DCNv4‑NLFXLSTM进行训练和测试,完成ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型的构建,使用ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型对苹果品质进行预测;本发明基于无损检测并能够提高预测准确性和效率。
技术关键词
品质预测方法 随机森林模型 样本 更新模型参数 记忆单元 苹果专用 输出特征 透镜成像原理 测量仪 高层次 算法 节点数 双线性插值 矩阵 数据采集模块 卷积特征 序列 预测装置 语义特征