一种基于多模态动态耦合的生鲜品质劣化预判方法及其系统

本申请提出了一种基于多模态动态耦合的生鲜品质劣化预判方法及其系统，旨在解决传统储运过程中因数据孤立与动态耦合缺失导致的预测滞后问题。具体的，通过多源传感器同步采集感官层数据、环境层数据与操作层数据，并对感官数据实施色差量化、化学键特征提取与空间化学融合处理，生成品质劣化特征张量；接下来基于图网络模型与频域分析，构建品质劣化特征与环境参数的动态耦合参数集；紧接着融合装卸脉冲轨迹张量、冷链稳定度分布与耦合参数集，通过多变量权重映射生成劣化约束分布矩阵；最后结合声波共振模态相干性分析与约束矩阵演化，输出四级质量标签。本方法通过多维度实时感知、动态耦合建模与分级管控，显著降低生鲜储运损耗并提升冷链管理效率。