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申请/专利权人：红云红河烟草(集团)有限责任公司
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197477A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G16C20/20;G16C20/30;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种烟包霉变指标确认自学习迭代方法、装置及电子设备，收集烟叶原料的霉变分析历史数据构建霉情预测模型，获取当前年份最新的霉变分析新数据对霉情预测模型进行迭代训练，以优化模型参数，之后使用参数更新后的所述霉情预测模型并结合对应当前年份的烟叶原料新样品进行霉情预测。本发明通过机器自学习的方式，使已构建的算法模型能够自适应地关联烟叶化学成分的年际变化，也即是确保预测模型始终与最新的原料特性保持一致，从而提高预测准确性从而保障霉变识别及预测计算的有效性，为烟草行业提供持续的质量控制和储存管理支持，利用本发明提供的方案，烟草企业可以更加准确地评估烟叶的储存风险和质量控制需求。
主权项：1.一种烟包霉变指标确认自学习迭代方法，其特征在于，包括：收集烟叶原料的霉变分析历史数据；结合机器学习算法，基于所述霉变分析历史数据训练预设的霉情预测模型；收集当前年份的霉变分析新数据；利用自学习迭代机制，基于所述霉变分析新数据对所述霉情预测模型进行训练；使用参数更新后的所述霉情预测模型并结合对应当前年份的烟叶原料新样品进行霉情预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 红云红河烟草(集团)有限责任公司 烟包霉变指标确认自学习迭代方法、装置及电子设备
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