混合油脂检测方法和装置

本申请涉及一种混合油脂检测方法和装置，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取油脂的拉曼光谱数据；获取预先训练的混样油脂检测模型；其中，混样油脂检测模型基于多种类型的油脂的样本数据对神经网络模型训练得到；样本数据包括多种类型的油脂的样本拉曼光谱数据、以及样本拉曼光谱数据对应的油脂分类标签；将拉曼光谱数据输入混合油脂检测模型，得到拉曼光谱数据对应的油脂分类，油脂分类属于混合的多种油脂类型中的一种；由于一维卷积神经网络(1DCNN)深度学习模型能够处理信号重叠和背景噪声问题，提取微弱信号并减少误差，提供更准确的检测结果，因此，通过将拉曼光谱结合1DCNN深度学习模型可以解决油脂混样检测问题，提升拉曼光谱在复杂混合体系中的检测准确性。