一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法

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一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法
申请号:CN202411448900
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119418330B
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明涉及质量评估技术领域,公开了一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法,该方法包括:获取牛肉的原始高光谱数据作为真实数据,并基于生成对抗网络模型,生成高质量样本数据;对高质量样本数据预处理,将预处理后的样本数据映射、重建并融合,并提取不同层次的光谱和空间特征,与其他辅助数据的特征值进行融合或拼接;将融合样本特征映射并融合,生成与真实数据相似的具体微小扰动的样本数据,并与真实数据交替输入到Transformer模型中,更新Transformer模型的参数;基于更新参数后的Transformer模型对牛肉质量进行评估;本发明提高了牛肉质量评估的准确性、客观性、快速性、无损性和全面性。
技术关键词
样本 数据 无监督特征学习 特征值 注意力 生成对抗网络模型 牛肉 编码器 表达式 深度学习模型 捕获特征 模态特征 波长 特征选择 解码器 动态 分布特征 分类器 多尺度 标签