一种融合市场反馈与强化学习的农产品自适应评级方法及系统与流程

本发明涉及农业信息技术与人工智能，具体涉及一种融合市场反馈与强化学习的农产品自适应评级方法及系统。

背景技术：

1、农产品品质评级是保障产品质量、实现优质优价、优化供应链管理的重要环节。传统的农产品评级方式主要依赖人工感官评价或单一检测设备进行判断，人工评价主观性强、效率低、标准难以统一；而单一传感器检测通常只能反映某一方面的品质状况，难以综合评价农产品在外观、内部品质等多维度上的整体质量。

2、现有技术中，已经出现基于图像识别及多模态感知的农产品品质检测方案，能够在一定程度上提高识别的精度和鲁棒性。然而，现有多数方案的核心仍侧重于检测数据的静态融合与缺陷分类，其评级模型或规则一旦设定便相对固化，缺乏将评级结果与后端市场表现（如售价溢价率、消费者复购率、评价满意度）进行联动与闭环优化的能力。

3、因此，亟需一种能够融合多维数据，并能利用市场反馈信号自我驱动、实现评级标准自适应演进的智能分级系统。

4、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种融合市场反馈与强化学习的农产品自适应评级方法及系统，构建了一个能够融合多维度信息、模拟市场动态、并具备自学习能力的智能闭环决策系统，实现了农产品评级由固化“标尺”向随市场偏好动态波动的“调节器”的转变。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种融合市场反馈与强化学习的农产品品质自适应评级方法，包括以下步骤：

3、s01、多模态数据采集，部署多模态传感器阵列，实时采集目标农产品的视觉图像数据、光谱数据和理化传感数据；

4、s02、状态空间构建，对采集到的所述多模态数据进行预处理与特征提取，生成融合多维度特征的综合特征向量作为强化学习智能体的当前状态st；

5、s03、评级决策输出，所述强化学习智能体根据当前状态st执行评级策略π，输出对应于该农产品的评级动作at；

6、s04、自适应奖励计算，根据所述评级动作at的执行结果，计算一个融合了基于评级准确性的奖励、基于同批次评级结果稳定性的奖励、以及基于该评级产品后续市场表现反馈的奖励的多目标自适应奖励值rt；

7、s05、模型迭代与部署，利用所述当前状态st、评级动作at、多目标自适应奖励值rt及转移后的下一状态st+1构成的经验数据训练优化所述强化学习智能体的评级策略π，并将优化后的评级策略模型轻量化处理后部署至边缘计算设备，以实现对农产品的实时在线动态评级。

8、优选地，技术方案中，步骤s01中所述的多模态传感器阵列包括：用于获取内部成分信息的高光谱成像仪、用于获取三维外观信息的rgb-d摄像头、以及用于检测挥发性有机物或特定化学成分的电子鼻或近红外光谱仪中的至少一种。

9、优选地，技术方案中，步骤s02中所述的特征提取包括：利用卷积神经网络（cnn）处理所述视觉图像数据以提取外观形态特征；利用偏最小二乘回归（plsr）模型分析所述光谱数据以提取内在品质特征；并将提取的各项特征与所述理化传感数据融合生成综合特征向量。

10、优选地，技术方案中，步骤s04中所述的多目标自适应奖励值rt为准确性奖励racc、批次一致性奖励rconsist和市场反馈奖励rmarket的加权和，公式为rt= ω1racc+ω2rconsist+ω3rmarket，其中ω1、ω2、ω3为可动态调整的权重系数；且所述市场反馈奖励rmarket通过对接销售平台数据，依据实际售价溢价率、复购率等指标计算反馈。优选地，技术方案中，步骤s05中所述的训练与优化采用近端策略优化算法或深度q网络算法，在由历史数据构建的虚拟环境或实际产线环境中进行。

11、优选地，技术方案中，步骤s05中优化后的评级策略模型采用知识蒸馏、网络剪枝或低比特量化等操作完成轻量化处理。

12、一种融合市场反馈与强化学习的农产品品质自适应评级系统，包括：

13、多模态感知模块：作为系统的物理感知前端，部署于检测工位，包含用于获取外观特征的rgb-d摄像头、检测内部理化指标的近红外光谱仪或高光谱成像仪、及监测挥发性有机物的电子鼻，通过硬件触发同步机制实时采集数据并转化为数字信号；

14、状态构建与处理模块：包含深度特征提取与融合引擎，利用卷积神经网络提取图像的外观形态特征，利用偏最小二乘回归模型解析光谱数据提取内在品质特征，并将上述多维特征与理化数据通过注意力机制加权整合，生成综合特征向量作为环境状态量；

15、强化学习决策模块：作为核心决策中枢，承载基于近端策略优化或深度q网络算法构建的强化学习智能体，接收综合特征向量作为输入状态，通过策略网络输出离散等级或连续分数的评级动作；

16、自适应奖励计算模块：与决策模块形成反馈回路，计算融合了客观准确性奖励、同批次一致性奖励以及基于市场实际溢价率和复购率的市场反馈奖励的多目标自适应奖励值，实时反馈以在线更新智能体网络参数；

17、模型部署与执行模块：承载经过知识蒸馏或网络剪枝等轻量化处理的决策模型，集成于边缘计算设备并嵌入产线控制系统，接收实时数据执行评级，将动作转换为控制指令驱动分拣设备闭环执行

18、优选地，技术方案中，所述多模态感知模块包括高光谱成像仪、rgb-d摄像头、以及电子鼻或近红外光谱仪；所述状态构建与处理模块包括采用卷积神经网络提取外观特征的图像特征提取单元，采用偏最小二乘回归模型提取内在品质的光谱分析单元，以及用于融合多源数据的数据融合单元；所述自适应奖励计算模块包括用于分别计算准确性奖励、一致性奖励和市场反馈奖励的计算单元。

19、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

20、1、突破传统人工或单一设备评级的局限，本发明通过多模态感知模块全面采集农产品的表层外观、内部组分乃至安全理化等多源异构数据。通过注意力机制和深度神经网络对这些数据进行深层特征挖掘与融合提取，生成高信息密度的综合状态向量。此举极大提升了品质检测的全面性、抗干扰性与客观精度，为精准评级奠定坚实的数据底座。

21、2、传统的检测模型依赖预设并固化的分类阈值。本发明创造性地将评级任务定义为“强化学习的序贯决策问题”，并设计了包含“市场反馈”维度的自适应奖励函数。通过api接口打通销售平台数据，将实际成交的溢价率、复购率或消费者满意度等真实市场信号回传转化为量化的正负奖励。智能体基于这些反馈持续在线更新其策略网络的参数，具备强大的自我学习与纠偏能力。这意味着评级体系能够自主迎合不同时期的消费偏好和价格波动，使得前端分拣策略与后端商业价值深度挂钩，真正支撑“优质优价”。

22、3、针对复杂深度强化模型难以在产线落地的痛点，本发明对优化后的智能体模型进行了知识蒸馏、网络剪枝及量化等深度的轻量化压缩处理。部署在工业级边缘计算设备（如嵌入式ai芯片）后，能够在极低的网络依赖和毫秒级算力延迟下，独立完成“数据感知-特征融合-动作输出-机械执行”的全流程闭环。该设计兼具算法的先进性与工程的落地可靠性，可高效推动农产品加工环节向高度自动化与数字化升级。