基于机器学习预测食品加工中风味形成机制及风味优化的决策系统

本发明涉及食品加工技术领域，具体涉及基于机器学习预测食品加工中风味形成及优化决策系统，包括相互信号连接的传感单元、多源数据采集融合模块、动态建模模块、优化决策模块和执行模块；优化决策模块，用于接收风味感知概率分布数据和更新后的评分基准数据，结合设备物理约束条件，通过多目标粒子群优化算法求解帕累托最优解集，生成候选加工参数方案，对候选加工参数方案通过物理约束神经网络反演设备控制参数，生成最终加工参数调整指令，并传输至执行模块。本发明通过动态阈值建模、语义‑化学注意力机制及时空偏好图谱动态修正技术，融合多源数据与多目标优化算法，实现加工参数的闭环精准调控，提升风味品质。