摘要
本申请涉及一种基于注意力机制的食品感官评价方法、装置、设备及介质。所述方法包括:通过多模态数据采集设备获取食品样本的视觉、嗅觉、味觉和触觉等感官信息,经标准化处理得到感官特征矩阵;利用预建立的多模态特征提取模型生成感官特征向量集;借助深度学习网络中的注意力层对各感官维度关系建模,计算得到各感官特征的注意力权重;基于该权重对感官特征向量集加权组合,生成综合感官特征基础表示。本方法通过注意力机制有效建模多模态感官特征间的关联,为食品感官评价提供了一种科学、高效的解决方案。
技术关键词
多模态数据采集
感官评价方法
注意力机制
特征提取模型
深度学习网络
感官评价装置
触觉信息
基础
规则集
语义模板
视觉
校正策略
关系
样本
矩阵
指数
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
数控加工过程
多信号
信号特征
监测方法
双向注意力机制
语义分割方法
注意力机制
图像编码器
双线性插值法
文本
变压器油中糠醛
集成智能算法
检测分析方法
非线性最小二乘法
深度学习卷积神经网络
故障诊断模型
标签
数据
测试轴承
轴承故障诊断方法