发明专利已授权

基于半监督迁移学习的食品品质无损检测模型构建方法

📄 申请号：CN202210665138.8 📄 发布日：2025/09/01

著录项目信息

申请日

2022-06-14

公开号

CN114998893A

公开日

2022-09-02

申请人

江南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_68

IPC 分类号

G06V20_68 , G06V10_40 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

迁移学习人工智能算法无损检测技术食品质量检测迁移学习

应用场景

食品质量检测, 食品安全检测, 农产品品质分级, 食品加工在线检测, 智能感官检测

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摘要

本发明涉及一种基于半监督迁移学习的食品品质无损检测模型构建方法，包括：获取只含有标签样本的源域数据集和含有第一预设比例的样本为有标签样本、第二预设比例的样本为无标签样本的目标域数据集，使用源域数据集训练食品品质检测模型，保留食品品质检测模型的通用层Z，截去Z后的品质检测层A和输出层B；在Z后接入重构区C并使用无监督学习训练C得到训练完成的重构区C’，在C’后接入输出层D并使用有监督学习训练D得到训练完成的输出层D’，得到迁移完成的食品品质检测模型Z+C’+D’。本发明可以在目标域样本集只有少量有标签样本的情况下实现模型的迁移、迁移后的模型可以实现对食品品质的无损检测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于动态神经网络的果蔬干燥过程中品质检测方法及系统

当前第 / 件

一种多光谱-射频-热风果蔬干燥检测装置及方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_68)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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