摘要
本申请公开了一种基于大数据的食品品质研判方法及系统,其中,基于大数据的食品品质研判方法包括:采集食品的多源异构数据,对数据进行预处理;构建并训练卷积神经网络,根据食品多源异构数据计算食品基础检测指标;使用卷积神经网络模型对食品外观图像进行缺陷识别,获得食品外观特征,计算食品外观特征系数;根据食品多源异构数据,计算食品环境干扰系数;根据食品基础检测指标、外观特征系数、食品环境干扰系数,计算食品品质评估值;根据食品品质评估值与设定阈值进行对比,判定食品品质等级;本申请能够有效解决传统食品品质研判的问题,全面反应食品内在和外在质量,高效准确研判食品品质,及时发现潜在问题,适应不同食品检测需求。
技术关键词
多源异构数据
食品品质研判系统
卷积神经网络模型
训练卷积神经网络
研判方法
大数据
指标
构建卷积神经网络
综合评估模型
特征识别模块
基础
识别食品
机器学习算法
子模块
非线性
图像识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
超分辨率
图片
核保数据处理方法
训练卷积神经网络
计算机执行指令
滚动轴承故障诊断
多尺度特征提取
多通道
卷积神经网络模型
深度特征提取
神经网络模型
分子
基因测序数据
生物
肿瘤标识物
汽车变道辅助系统
微光夜视摄像头
数据处理单元
语音提示装置
姿态传感器
指纹图像信息
智能识别方法
智能汽车
车牌
人脸特征信息