一种基于多源数据融合与轻量级注意力机制的蒲黄炮制火候判别方法

本发明涉及蒲黄炮制火候的判断方法，具体涉及一种基于多源数据融合与轻量级注意力机制的蒲黄炮制火候判别方法；鉴于新兴深度学习方法在处理高维异构数据融合时展现出自动提取深层特征及通过跨模态交互机制建立多源信息间非线性关联的显著优势，本发明提出一种基于多源数据融合与轻量级注意力机制的蒲黄炮制火候判别方法。该方法首次将近红外光谱（化学成分）、电子鼻（气味）及电子眼（颜色）数据融合，并应用于蒲黄炮制火候判别；同时，首次对深度学习算法SAINT进行了轻量化改进，旨在构建一种无污染、无损、快速且可实现实时在线监测的蒲黄炭炮制质量多维智能综合判别模型。