一种基于光谱成像的食品真伪鉴别方法和系统

本申请提供一种基于光谱成像的食品真伪鉴别方法和系统。其中，收集食品样品多维度光谱图像信息，综合近红外与短波红外区域，生成全面光谱图像数据集；基于所述全面光谱图像数据集，利用自适应大邻域搜索算法进行特征空间探索，采用局部敏感哈希技术进行定位筛选，提高特征选择效率与准确性，生成优化光谱特征集合；基于所述优化光谱特征集合，采用强化学习框架下的深度Q网络进行深度学习，动态调整模型参数，采用不确定性量化方法进行置信度评估，生成高置信度鉴别结果；基于所述高置信度鉴别结果，结合行业标准，生成综合性真伪鉴别结果。本申请提供的技术方案增强了模型的泛化能力与鲁棒性，显著提升食品真伪鉴别的准确性与可靠性。