一种基于傅里叶变换红外光谱的食品添加剂检测方法及系统

本申请提供一种基于傅里叶变换红外光谱的食品添加剂检测方法及系统。其中，通过食品样品不同深度处，采集多组傅里叶变换红外光谱数据，记录外部采集环境参数，生成全面光谱信息；基于所述全面光谱信息，运用多任务高斯过程回归算法，进行联合建模，捕捉共享信息，采用贝叶斯优化方法自动调优，生成优化的模型参数；基于所述优化的模型参数，运用注意力机制增强的循环神经网络，动态分配注意力权重，采用迁移学习技术进行微调，生成食品添加剂检测模型；基于所述食品添加剂检测模型，综合物理化学性质进行解释验证，生成食品添加剂检测方案。本申请提供的技术方案显著提升食品添加剂检测准确性与鲁棒性，为食品安全监管提供有力技术支持。