一种苹果可溶性固形物含量预测方法、系统、设备及介质

本发明公开一种苹果可溶性固形物含量预测方法、系统、设备及介质，涉及无损检测技术领域。所述方法包括：对目标苹果的高光谱数据进行预处理，得到预处理数据；构建SSC预测模型；所述SSC预测模型采用基于DBFEnet模型的双分支神经网络；所述双分支神经网络包括FEB特征提取模块、重建分支和预测分支；所述预测分支包括2DAM特征提取模块；所述2DAM特征提取模块由reshape层、SAM层、2D‑Conv层、BN层和Relu层组成；将所述预处理数据输入所述SSC预测模型进行处理，得到目标苹果的可溶性固形物含量预测值。本发明能够通过增强高光谱数据的特征表示能力，进而提高高光谱技术对苹果SSC的预测能力。