摘要
本发明实施例公开了一种川芎中的阿魏酸含量检测方法、装置、设备及存储介质,包括:利用决策树筛选近红外高光谱数据的关键Top‑N波长,再次构建决策树进行阿魏酸含量预测并生成标签;与近红外高光谱数据形成关键波长样本集,利用随机森林进行特征增强,与时序特征进行融合形成联合特征;利用Transformer预测阿魏酸含量。决策树适用于高维光谱数据提取关键波长,随机森林通过Bootstrap采样和随机特征增强特征,Transformer利用多头自注意力捕捉时序数据的长距离依赖关系,通过跨模态互补更好的适应川芎提取液多成分共存和较大的变异性,提升阿魏酸含量检测的精度,保持数据的可解释性、稳定性和一致性。
技术关键词
阿魏酸
决策树模型
波长
时序特征
随机森林模型
多头注意力机制
矩阵
川芎
计算机可执行指令
样本
数据
生成标签
构建决策树
节点
非线性
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