基于增量学习驱动的品质参数检测模型构建方法

本发明涉及光谱分析与智能检测的技术领域，尤其涉及一种基于增量学习驱动的品质参数检测模型构建方法。其包括：构建用于对待检物质进行品质参数预测的参数预测基本模型，并提供与所述待检物质对应的训练数据组，利用训练数据组内的训练数据集对参数预测基本模型进行基于增量学习驱动的模型训练，以经模型训练后生成品质参数检测模型。本发明能有效构建形成品质参数检测模型，降低实际应用中品质参数检测模型部署的时间与计算成本，且部署的品质参数检测模型可有效缓解推理时的灾难性遗忘，实现在动态环境下的高效自适应更新，显著延长了品质参数检测模型的生命周期，降低采用近红外光谱进行品质参数检测的成本，提高品质参数检测的可靠性与精度。