【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及酒类检测，具体涉及一种构建真假酒判别模型的方法。
技术介绍
1、随着社会经济的发展，酒类产品的种类日益丰富，市场上假酒的出现给消费者健康、安全以及品牌信誉带来了严重威胁。传统的假酒鉴别方法主要依赖于人工感官评估、化学分析或光谱检测等手段，但这些方法通常存在检测周期长、成本高、对专业设备和人员依赖性强等问题。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，利用数据驱动的方法构建真假酒判别模型成为研究热点。通过对酒液的理化特性、光谱特征或指纹信息进行分析，并结合机器学习算法，可以实现更加高效、精准的假酒检测。
2、现有技术存在以下不足之处：
3、在构建真假酒判别模型时，跨品牌、跨批次酒液成分差异导致的模型泛化能力不足。由于不同品牌的酒采用不同的原料、酿造工艺和存储方式，即便是真酒，其成分特征也可能存在较大差异。此外，同一品牌的酒在不同批次之间可能因微量成分波动导致检测特征变化，使得训练出的模型对新批次或新品牌的酒检测准确率下降。这种问题导致现有的判别模型容易过拟合于特定品牌或批次的样本数据，难以推广应用于广泛市...
【技术保护点】
1.一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：基于多种无损检测手段提取多模态数据，所述多种无损检测手段包括近红外光谱、拉曼光谱、紫外-可见光光谱、荧光光谱、傅里叶变换红外光谱、气相色谱-质谱联用、电子鼻以及高分辨率显微成像，用于分别提取酒液的成分数据、光谱曲线、气味指纹和纹理信息。
3.根据权利要求2所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：对不同品牌和批次酒液样本在特征空间中的分布相似度特征进行分析后生成分布相似度偏差指数，分布相似度偏差指数的获取方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：基于多种无损检测手段提取多模态数据，所述多种无损检测手段包括近红外光谱、拉曼光谱、紫外-可见光光谱、荧光光谱、傅里叶变换红外光谱、气相色谱-质谱联用、电子鼻以及高分辨率显微成像，用于分别提取酒液的成分数据、光谱曲线、气味指纹和纹理信息。
3.根据权利要求2所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：对不同品牌和批次酒液样本在特征空间中的分布相似度特征进行分析后生成分布相似度偏差指数，分布相似度偏差指数的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：对获取到的领域偏移鲁棒性特征进行分析后生成领域偏移鲁棒性异常指数，领域偏移鲁棒性异常指数的获取方法为：
5.根据权利要求4所述的一种构建真假酒判别模型的方法，其特征在于：将分布相似度偏差指数和领域偏移鲁棒性异常指数转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测真假酒判别模型的泛化能力值标签为预测目标，以最小化对所有真假酒判别模型的泛化能力值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预...
【专利技术属性】
技术研发人员：李庆腾，汪慧慧，李顺涛，高硕，王玉，孙小雨，秦畅，马子萱，
申请(专利权)人：山东百脉泉酒业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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