基于机器学习的电子自旋共振年代信息校准系统及装置

本发明属于年代学测年技术领域，具体是基于机器学习的电子自旋共振年代信息校准系统及装置，所述系统包括数据采集模块、特征提取模块、年代校准模块、质量控制模块和报告模块，本方案在特征提取模块中引入动态跨尺度双分支注意力机制，融合粗粒度和细粒度光谱特征，并结合辅助参数，显著提升特征表达能力；在年代校准模块中引入序列特征建模机制，采用滑动窗口、序列编码和多头自注意力结构，捕捉剂量递增序列中光谱特征的时间依赖关系，避免信息丢失并提升年代预测精度；所述装置包括数据接口单元、处理单元、存储单元和输出单元。