基于多模态融合深度学习的传统发酵卵形鲳鲹动态风味预测方法

本发明涉及基于多模态融合深度学习的传统发酵卵形鲳鲹动态风味预测方法，包括：获取待检测传统发酵卵形鲳鲹的多模态数据，其中，多模态数据包括化学成分分析数据、微生物群落数据和物理性质数据；将多模态数据输入深度学习模型，获取感官评价数据，其中，深度学习模型根据多模态融合模块和混合深度神经网络构建，并基于训练集训练获得，训练集为包括历史化学成分数据、历史微生物群落数据和历史物理性质数据与对应感官评价数据的多维数据矩阵。本发明能够实现对发酵过程中风味的实时、动态和准确的预测。