一种基于LF-NMR技术分析烟叶水分迁移特性的方法

本发明提供一种基于LF‑NMR技术分析烟叶水分迁移特性的方法，属于电数字数据处理技术领域，本发明通过标准化样品预处理、低场核磁共振测定水分状态、建立水分迁移动态模型、计算水分扩散系数矩阵、构建水分损失预测模型、应用水分扩散优化函数调整迁移参数、运用多尺度注意力机制的神经网络模型分析全叶水分分布、进行不同温度梯度实验、分析主脉与叶肉组织水分迁移差异性及验证预测模型准确性等步骤，实现了对烟叶水分在不同微观结构中迁移动态特性的精准量化分析。该方法将低场核磁共振技术与水分扩散理论和深度学习相结合，精确识别烟叶微观结构中水分的迁移特性，为烟叶烘烤工艺优化提供科学依据。