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龙图腾网恭喜云南农业大学申请的专利一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119418330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411448900.2，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法是由郜鲁涛;杨林楠;张丽莲;彭琳设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及质量评估技术领域，公开了一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法，该方法包括：获取牛肉的原始高光谱数据作为真实数据，并基于生成对抗网络模型，生成高质量样本数据；对高质量样本数据预处理，将预处理后的样本数据映射、重建并融合，并提取不同层次的光谱和空间特征，与其他辅助数据的特征值进行融合或拼接；将融合样本特征映射并融合，生成与真实数据相似的具体微小扰动的样本数据，并与真实数据交替输入到Transformer模型中，更新Transformer模型的参数；基于更新参数后的Transformer模型对牛肉质量进行评估；本发明提高了牛肉质量评估的准确性、客观性、快速性、无损性和全面性。

本发明授权一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督特征学习的轻量级牛肉质量评估方法，其特征在于，包括以下方法：S1、获取牛肉的原始高光谱数据作为真实数据，并基于生成对抗网络模型，生成高质量样本数据，所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器；S2、确定高质量样本数据的动态范围，根据高质量样本数据在动态范围内的分布特征确定相应的阈值；将每个波长下的高质量样本数据的动态范围压缩到相应的阈值，并进行预处理，得到预处理后的样本数据；S3、基于无监督特征学习模型，将预处理后的样本数据映射到低维的隐空间并重建为原始样本数据，将原始样本数据中最相关的特征信息进行融合，得到融合后的原始样本数据；S4、基于深度学习模型MSCNN，以不同尺度从融合后的原始样本数据中提取不同层次的光谱和空间特征，得到原始样本数据的特征值；基于多尺度和多模态特征融合网络，将所述原始样本数据的特征值和其他辅助数据的特征值进行融合或拼接，得到不同数据源的特征值，并从不同数据源的特征值中选择最有用的特征值进行融合，得到融合样本特征；S5、基于轻量级Transformer模型，将融合样本特征映射到高维的隐空间，得到隐空间的融合样本特征，并将隐空间中的融合样本特征映射到类别标签中，得到融合样本特征的类别标签的概率；所述轻量级Transformer模型包括编码器和分类器；S6、将融合样本特征的类别标签的概率和真实数据输入到对抗样本生成器中，所述对抗样本生成器包括：扰动生成器和扰动评估器；将所述扰动生成器生成的具有微小扰动的样本数据和真实数据交替输入到轻量级Transformer模型中，进行正向传播和反向传播，更新轻量级Transformer模型的参数；基于更新参数后的轻量级Transformer模型对牛肉质量进行评估。

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