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申请/专利权人：北京航空航天大学;内蒙古国家乳业技术创新中心有限责任公司
摘要：本发明公开一种基于级联神经网络的奶粉质量预测方法、装置、介质及产品，涉及质量预测领域；该方法包括：获取奶粉生产过程中质量的影响因素数据；将影响因素数据，输入至奶粉质量预测网络模型中，输出奶粉质量预测结果；奶粉质量预测网络模型是采用深度学习理论，对构建的级联神经网络进行深度学习训练得到的；级联神经网络是基于生产过程加工‑检测综合模型，通过将多个前馈神经网络的输出‑输入层配对连接得到的；生产过程加工‑检测综合模型是基于生产过程中产品检测环节和影响因素数据与质量指标数据之间的关联关系，确定的奶粉加工‑检测链式图的仿真模型；本发明能够提高质量检测准确性。
主权项：1.一种基于级联神经网络的奶粉质量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取奶粉生产过程中质量的影响因素数据；所述影响因素数据包括：预加热数据、均质数据、冷却数据、高温灭菌数据、干燥数据和贮存数据；将所述影响因素数据，输入至奶粉质量预测网络模型中，输出奶粉质量预测结果；所述奶粉质量预测数据包括：奶粉预测的质量指标数据；所述质量指标数据包括：微生物数据、水分数据和蛋白质数据；所述奶粉质量预测网络模型是采用深度学习理论，对构建的级联神经网络进行深度学习训练得到的；所述级联神经网络是基于生产过程加工-检测综合模型，通过将多个前馈神经网络的输出-输入层配对连接得到的；所述生产过程加工-检测综合模型是基于生产过程中产品检测环节和影响因素数据与质量指标数据之间的关联关系，确定的奶粉加工-检测链式图的仿真模型；所述前馈神经网络包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 内蒙古国家乳业技术创新中心有限责任公司 基于级联神经网络的奶粉质量预测方法、装置、介质及产品
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