一种构建真假酒判别模型的方法

本发明公开了一种构建真假酒判别模型的方法，具体涉及酒类检测技术领域；通过无损检测提取酒液的成分数据、光谱曲线、气味指纹和纹理信息，并对多模态数据进行标准化处理与特征融合，提取分布相似度特征和领域偏移鲁棒性特征，构建综合特征向量，并利用机器学习模型评估真假酒判别模型的泛化能力值；针对低泛化能力模型，采用迁移学习方法进行多阶段训练和优化，结合交叉验证评估其在未见品牌和批次上的检测准确性；最终，在优化后的模型上输入待测酒液的多模态特征，输出真假酒判别结果及置信度评分；本发明能够显著提升真假酒判别模型的稳定性和适应性，确保其在不同品牌和批次的酒液检测中具备高准确率、高泛化能力和广泛市场适用性。