基于机器学习的沉香香型识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于机器学习的沉香香型识别系统及方法，属于模式识别领域，其具体包括：通过收集并预处理沉香样本，标注香型类别，利用气相色谱‑质谱联用策略与嗅觉分析提取香型特征与香气成分特征，并结合物理特性进行多模态特征融合，采用迁移学习技术初始化机器学习模型，并通过融合特征训练模型，结合自动化超参数调优与不确定性量化技术优化性能，最终，利用测试集评估模型性能，并引入集成学习与交互式学习机制进行迭代调优和在线学习，提高了沉香香型识别的准确性与效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模式识别领域，具体的说是基于机器学习的沉香香型识别系统及方法。

技术介绍

1、沉香作为一种珍稀的中药材和香料，具有深厚的文化底蕴和广泛的市场需求，然而，沉香的香型多种多样，品质参差不齐，给消费者选择和鉴别带来了很大的困难。传统的沉香香型识别方法主要依赖于专家的感官评估和化学分析，这些方法存在主观性强、效率低下、成本高昂的问题，难以满足大规模、快速、准确的识别需求。近年来，随着机器学习技术的快速发展，沉香香型识别在图像识别、语音识别、自然语言处理领域取得了显著的成果，机器学习技术能够从大量数据中学习规律，自动提取特征，并进行分类和预测，具有强大的自适应能力和泛化能力，因此，将机器学习技术应用于沉香香型识别领域，有望解决传统方法存在的问题，提高识别的准确性和效率。

2、目前，虽然有一些研究尝试将机器学习应用于沉香香型识别，但仍然存在一些挑战和限制，如现有的方法往往只关注单一特征或简单特征的组合，忽略了沉香香型识别的复杂性和多样性，另外，缺乏大规模的标注数据集和有效的特征提取方法也限制了机器学习在沉香香型识别中的应用。因此，有必要开发一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，包括：数据收集与处理模块、特征工程模块、模型训练模块、模型评估与调优模块、用户交互模块；

2.如权利要求1所述的基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，所述数据收集与处理模块包括：样本收集单元、预处理单元、香型识别与标注单元，所述特征工程模块包括：特征提取单元、自适应融合单元；

3.如权利要求2所述的基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：模型选择单元、迁移学习单元、训练单元、超参数调优单元、不确定性量化单元，所述模型评估与调优模块包括：评估单元、集成学习单元、交互式学习单元、调优单元；...

【技术特征摘要】

1.基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，包括：数据收集与处理模块、特征工程模块、模型训练模块、模型评估与调优模块、用户交互模块；

2.如权利要求1所述的基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，所述数据收集与处理模块包括：样本收集单元、预处理单元、香型识别与标注单元，所述特征工程模块包括：特征提取单元、自适应融合单元；

3.如权利要求2所述的基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：模型选择单元、迁移学习单元、训练单元、超参数调优单元、不确定性量化单元，所述模型评估与调优模块包括：评估单元、集成学习单元、交互式学习单元、调优单元；

4.如权利要求3所述的基于机器学习的沉香香型识别系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈荻，李亚宏，
申请(专利权)人：东方沉香集团海南有限公司，
类型：发明
国别省市：