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申请/专利权人：青岛农业大学;青岛青农智能技术研究院有限公司
摘要：本发明涉及食品安全人工智能检测领域，更具体的说，本发明涉及一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法。本发明提供一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法，包括：数据采集处理步骤：获取样本谷物的第一历史光谱数据并进行数据预处理以获得第二历史光谱数据；模型构建优化步骤：构建CNN‑BiLSTM模型，基于多元宇宙算法优化CNN‑BiLSTM模型，并通过第二历史光谱数据训练优化后的CNN‑BiLSTM模型，获取MVO‑CNN‑BiLSTM模型；对MVO‑CNN‑BiLSTM模型进行微调，获取黄曲霉毒素像素级检测模型；黄曲霉毒素检测步骤：将待测光谱数据输入黄曲霉毒素像素级检测模型，获取黄曲霉毒素像素级检测结果。
主权项：1.一种基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集处理步骤：获取样本谷物的第一历史光谱数据并进行数据预处理以获得第二历史光谱数据；模型构建优化步骤：构建CNN-BiLSTM模型，基于多元宇宙算法优化所述CNN-BiLSTM模型，并通过第二历史光谱数据训练优化后的所述CNN-BiLSTM模型，获取MVO-CNN-BiLSTM模型；对MVO-CNN-BiLSTM模型进行微调，获取黄曲霉毒素像素级检测模型；黄曲霉毒素检测步骤：将待测谷物光谱数据输入黄曲霉毒素像素级检测模型，获取黄曲霉毒素像素级检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛农业大学 青岛青农智能技术研究院有限公司 基于多元宇宙优化的黄曲霉毒素像素级检测方法
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