基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法

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基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法
申请号:CN202411061829
申请日期:2024-08-05
公开号:CN118858182B
公开日期:2025-03-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及食品安全人工智能检测领域,更具体的说,本发明涉及一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法。本发明提供一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法,包括:数据采集处理步骤:获取样本谷物的第一历史光谱数据并进行数据预处理以获得第二历史光谱数据;模型构建优化步骤:构建CNN‑BiLSTM模型,基于多元宇宙算法优化CNN‑BiLSTM模型,并通过第二历史光谱数据训练优化后的CNN‑BiLSTM模型,获取MVO‑CNN‑BiLSTM模型;对MVO‑CNN‑BiLSTM模型进行微调,获取黄曲霉毒素像素级检测模型;黄曲霉毒素检测步骤:将待测光谱数据输入黄曲霉毒素像素级检测模型,获取黄曲霉毒素像素级检测结果。
技术关键词
BiLSTM模型 像素 黄曲霉毒素检测 多元宇宙算法 模型超参数 数据 双向长短期记忆 伪彩色图像 卷积模型 立方体 曲线 微调单元 标签 样本 变量 轮盘
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