摘要
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。
技术关键词
局部敏感哈希技术
邻域搜索算法
强化学习框架
不确定性量化方法
深度Q网络
真伪鉴别方法
最佳特征
参数
特征选择
样本
光谱成像
综合性
短波红外
真伪鉴别系统
索引
图像
生成特征
周期性
动态
系统为您推荐了相关专利信息
分布式多智能体
分布式强化学习
路径规划方法
邻居
策略
深度强化学习
时延
协同优化方法
深度Q网络
基站
动态模拟方法
节点
深度Q网络
图谱
虚拟现实场景
图像处理方法
对比度
图像处理系统
生成二值化图像
批量
容量分配方法
多场景
储能单元
强化学习模型
动态场景