微生物时间序列数据增强方法与可视分析系统

本发明公布了一种食品微生物时间序列数据增强模型MT‑GAN，该模型引入温度滞后效应，通过对抗和联合学习捕捉微生物时间序列数据的动态特性，确保生成符合实际微生物生长规律的大规模生成数据，为微生物生长预测模型提供高质量训练样本。同时，本发明还设计和开发了一个微生物时间序列数据增强模型可视分析系统MTvis。该系统由控制面板、模型概览视图、分层分布视图、性能指标视图等多个视图组成，提供架构驱动和优化驱动两种交互探索模式，可以帮助领域专家理解和优化MT‑GAN模型。