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基于时空Transformer模型的食品监督抽检分类预测研究

目录

1.内容综述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究目的与意义.......................................4

1.3研究内容与方法.......................................6

2.相关技术概述............................................7

2.1时空Transformer模型简介..............................8

2.2食品监督抽检数据特点................................10

2.3相关研究综述........................................11

3.数据预处理与特征提取...................................12

3.1数据来源与收集......................................14

3.2数据清洗与预处理....................................15

3.3特征提取方法........................................16

4.时空Transformer模型构建................................17

4.1模型结构设计........................................19

4.2模型参数设置........................................20

4.3模型训练与优化......................................21

5.模型评估与优化.........................................22

5.1评估指标与方法......................................24

5.2模型性能分析........................................25

5.3模型优化策略........................................27

6.实验与分析.............................................28

6.1实验数据集..........................................29

6.2实验设置与流程......................................30

6.3实验结果分析........................................31

7.应用案例...............................................33

7.1案例一..............................................35

7.2案例二..............................................36

7.3案例三..............................................38

8.结论与展望.............................................39

8.1研究结论............................................40

8.2研究不足与展望......................................42

1.内容综述

随着我国食品行业的快速发展和食品监管力度的不断加强，食品监督抽检作为食品安全监管的重要手段，对于确保人民群众“舌尖上的安全”具有重要意义。然而，传统的食品监督抽检方法主要依赖于人工经验判断，存在效率低、准确率不稳定等问题。近年来，深度学习技术在各个领域的应用取得了显著成果，为食品监督抽检提供了新的技术途径。本文针对食品监督抽检中的分类预测问题，提出了基于时空Transformer模型的预测方法，旨在提高抽检效率和预测精度。

本研究首先对食品监督抽检的相关背景和现有研究进行了综述，分析了传统食品监督