基于CNN的光电传感器检测数据智能分析方法
本发明公开了一种基于CNN的光电传感器检测数据智能分析方法,涉及光电传感器数据智能分析技术领域,包括以下步骤:采集光强、波长、相位信号,多通道同步采集,存为CSV并关联环境与对象信息;预处理含异常值剔除、噪声过滤、时序‑空间特征提取及归一化,补全缺失数据;构建CNN,输入特征图,输出分类或回归结果;按8:2划分数据集,用加权损失与AdamW优化,迭代200轮并动态调学习率;输入预处理数据,输出状态分类、参数预测值及异常信息;后处理可视化结果,生成决策建议,对比历史数据并评估修正可信度。本发明提升数据质量与模型性能,增强环境适应性,满足工业检测、环境监测等场景高精度智能分析需求。