一种基于深度学习的药品质量智能检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的药品质量智能检测方法，涉及制药工业智能化技术领域，包括采集药品生产数据集，并进行时空对齐和多尺度特征提取，获取结构化质量特征数据，对结构化质量特征数据执行时空动态关联分析，生成质量时空交互矩阵，将质量时空交互矩阵输入时空联合注意力模型，权重分配层执行时间步权重计算和空间特征强化，特征转换层执行特征压缩和非线性特征映射，形成质量决策数据。本发明通过时空联合注意力模型和贝叶斯决策引擎，不仅实现了多源异构数据多尺度特征融合，同时提高了药品质量智能检测的准确性与可信度。