【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及食品检测，特别是一种提升食品检测效果的信息处理方法及系统。
技术介绍
1、食品质量的检测技术逐步向多源异构数据融合与智能分析方向演进。传统的检测方法主要依赖单一理化指标或微生物检测，检测周期较长且难以反映食品品质的动态变化。随着光谱分析、图像识别、气体传感等技术的普及，多模态数据采集与联合分析成为了研究热点。在此基础上，机器学习模型被广泛用于特征提取与分类任务，深度学习技术进一步提升了复杂非线性关系的建模能力。
2、然而，现有方法在跨模态时序数据融合、动态关联建模及全局特征表达方面仍存在显著瓶颈。多传感器数据的时间异步性问题导致特征对齐困难，而传统模型对时间维度的隐式依赖性缺乏显式建模，难以捕捉食品品质退化过程中的连续动态特征。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种提升食品检测效果的信息处理方法解决多模态数据时序关联性缺失和高阶特征交互不足而导致的检测精度受限的问题。
3、为解决上述技...
【技术保护点】
1.一种提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述生成多头注意力输出，具体步骤如下：
3.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述为嵌入向量添加位置编码，得到时间增强嵌入向量是指将嵌入向量的每个维度划分为奇偶两类，使用正弦函数生成偶数维度，使用余弦函数生成奇数维度，将生成的位置编码与嵌入向量逐元素相加，得到时间增强嵌入向量。
4.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述生成食品质量评估结果是指配置Tra...
【技术特征摘要】
1.一种提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述生成多头注意力输出，具体步骤如下：
3.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述为嵌入向量添加位置编码，得到时间增强嵌入向量是指将嵌入向量的每个维度划分为奇偶两类，使用正弦函数生成偶数维度，使用余弦函数生成奇数维度，将生成的位置编码与嵌入向量逐元素相加，得到时间增强嵌入向量。
4.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：所述生成食品质量评估结果是指配置transformer的超参数，将综合特征向量通过线性变换映射到高维空间，生成深度分析嵌入向量；
5.如权利要求1所述的提升食品检测效果的信息处理方法，其特征在于：对所述食品数据进行预处理是指将外观图像转换为灰度图像，对光谱数据进行标准化，使用最小-最大归一化方法将光谱数据、酸碱度值、水分含量和vocs浓度数...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪少霞，林晓飞，
申请(专利权)人：建德市食品药品检验检测中心，
类型：发明
国别省市：
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