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。