一种基于条件扩散模型的西洋参产地溯源方法

本发明提出了一种采用基于条件扩散模型的西洋参产地溯源方法，包括步骤：制备西洋参样本，并进行近红外光谱数据采集，将采集的近红外光谱数据划分为训练集、测试集、验证集，并对训练集进行无监督数据增强；以无监督数据增强后的训练集为训练数据，对基于交叉注意力机制的条件扩散模型进行训练并获取生成的西洋参近红外光谱数据；将生成的西洋参近红外光谱数据与无监督数据增强前的训练集进行融合，获取融合训练集，并以验证集和融合训练集为训练数据，利用验证集进行调优超参数，对分类模型进行训练，训练完成后利用测试集进行测试并输出西洋参产地的分类结果。本发明解决了传统方法在预测小样本精度不足、实时性差、难以无损检测方面的不足。