一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统

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一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统
申请号:CN202511281819
申请日期:2025-09-09
公开号:CN120954593A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及彩妆防水性能评价技术领域,公开了一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法及系统,其中一种基于深度学习的彩妆防水性能评价方法包括:微观结构图构建;时空图卷积网络构建与训练;分层强化学习框架构建;结构敏感预测模块构建;测试状态自适应转换机制实现;预见性学习能力实现;本发明解决了传统静态测试方法无法反映真实使用场景、微观与宏观视角割裂、测试效率低下及预测能力不足等问题,通过深度学习技术实现了动态、高效、精准的防水性能评价。
技术关键词
分层强化学习 性能评价方法 彩妆 图像分割算法 卷积网络模型 轨迹记录系统 卷积网络技术 策略 测试执行装置 结构分析技术 静态测试方法 性能评价技术 性能评价系统 睫毛膏产品 结构特征提取 注意力机制 优化网络参数 状态监测模块 唇膏产品
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