摘要
本发明公开了一种基于无损检测的苹果品质预测方法和装置,其种方法包括:采集苹果品质预测所需的数据;对采集的数据进行预处理,得到预测样本,并将样本划分为训练集和测试集;使用随机森林模型筛选预测样本,形成筛选后的样本集;通过DCNv4对筛选后的样本集进行特征提取,将提取后的特征输入到XLSTM模型中进行序列预测,构建DCNv4‑NLFXLSTM融合模型,引入KMSE均方误差损失函数对融合模型进行训练更新模型参数;利用改进的沙猫群优化算法ISCSO优化融合模型DCNv4‑NLFXLSTM;利用训练集和测试集对优化后的融合模型DCNv4‑NLFXLSTM进行训练和测试,完成ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型的构建,使用ISCSO‑DCNv4‑NLFXLSTM模型对苹果品质进行预测;本发明基于无损检测并能够提高预测准确性和效率。
技术关键词
品质预测方法
随机森林模型
样本
更新模型参数
记忆单元
苹果专用
输出特征
透镜成像原理
测量仪
高层次
算法
节点数
双线性插值
矩阵
数据采集模块
卷积特征
序列
预测装置
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