一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法，涉及植物油的抗氧化剂组合预测技术领域，方法包括：将获取到的待预测的植物油样品的样本数据输入至预训练的预测模型中，得到待预测的植物油样品对应的抗氧化剂组合的预测结果；预训练的预测模型的构建过程为：收集数据并构建训练集和测试集；将训练集输入到预测模型中对模型进行训练，预测模型为带有注意力机制的因子分解机以及深度神经网络组合模型；通过测试集对预测模型进行验证，并根据验证结果对预测模型进行参数优化。本发明结合深度学习算法和一种电子设备来实现预测模型的构建，提升了确定抗氧化剂组合物的准确性以及效率。