摘要
本发明公开了一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法,具体涉及粮食质量检测技术领域,包括以下步骤:通过指纹图谱和有限元模型提取粮食化学与物理特征,分别降维筛选得到关键特征向量;基于残次粮等级标签,计算互信息并进行跨模态分析,识别强依赖性特征组;结合特征稀疏性与稳定性评估,采用自适应筛选方法优化特征,最终构建粮食品质知识图谱,实现残次粮智能检测与品质评估;本发明通过特征稀疏性和特征稳定性评估,提升检测模型即粮食品质知识图谱的准确性,利用指纹图谱与有限元分析的多模态信息融合方法,结合互信息分析与动态特征筛选算法,构建了自动化的粮食残次品检测与识别机制,降低了对人工干预和经验判断的依赖。
技术关键词
图谱
模态特征
指纹
特征数
指数
特征方法
保留特征
数据划分策略
跨模态
物理
标签
信息融合方法
主成分分析法
筛选算法
冗余特征
模糊逻辑
指标
筛选方法
因子
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自主防御系统
网络攻击路径
动态知识图谱
模块
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精确定位方法
声学特征
独立分量分析
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随机森林模型
构建高分辨率
样本
多源卫星数据
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高维特征向量
变分模态分解算法
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