基于深度学习Teaformer的茶叶品种及品质分类方法

基于深度学习Teaformer的茶叶品种及品质分类方法，涉及一种基于光谱分析领域和人工智能算法领域。分类方法的构建基于PCA降维方法和Transformer神经网络模型，通过无损、快速且高效的手段对茶叶进行质量评估。通过采集茶叶的可见‑近红外光谱数据，通过Teaformer进行特征提取与分类，实现茶叶的精准分类和品质评估。包括：采集一定数量的茶叶样本的可见‑近红外光谱数据，并对数据进行预处理，包括去噪、标准化；利用Teaformer模型对光谱数据进行训练，学习其内部特征；通过模型对未知样本进行预测和分类，评估茶叶的质量；结合实际应用需求，优化模型参数，以提高检测的准确性和稳定性。