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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基于级联神经网络的奶粉质量预测方法、装置、介质及产品
申请号:CN202410954586
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118840010A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
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。
技术关键词
级联神经网络 预测网络模型 前馈神经网络 数据 深度学习理论 深度学习训练 温度传感器 压强传感器 灭菌器 巴氏杀菌器 输出预警信息 仿真模型 随机梯度下降 处理器 计算机装置 计算机程序产品 湿度传感器 关系 容器
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