摘要
本发明涉及药品检测技术领域,具体涉及一种药品质量的检测分析方法。本发明通过自编码器进行特征学习,结合KDE和核密度估计优化带宽选择,提高对质量异常的胶囊药品的识别能力,优化区域内的异常筛查;通过分层统计分析,结合大区域均值、方差及子区域的密度计算,确保异常判断的可靠性,以便后续预先对异常胶囊药品确定并处理;通过目标药品的加工时间、原材料批次、加工步骤、运输路径偏离情况等关联特征,快速识别疑似异常药品,提高筛选效率。
技术关键词
检测分析方法
重构误差
大区域
药品检测设备
胶囊药品
变量
核密度估计方法
药品检测技术
k近邻方法
指标
风险
项目
概率密度函数
设备故障率
编码器
聚类算法
分布特征
系统为您推荐了相关专利信息
监督学习模型
多阶段
生成对抗网络
自动编码器
注意力机制
高速公路智能巡检
巡检策略
无人机
数据生成器
生成网络模型
表面氡析出率
地下工程结构
地下工程混凝土
待测表面
对象
动态知识图谱
重构误差
实体关联信息
文本特征向量
异常状态