摘要
本发明提供一种中药饮片炮制过程中质量数据在线管理方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:利用最终的融合数据对中药饮片炮制过程中的关键质量指标进行实时监控;当检测到异常数据模式时,根据异常数据中的关键特征,自动触发预设的预警;利用蚁群优化算法对用于质量预测的神经网络模型的参数进行优化;通过模拟蚂蚁的觅食行为和信息素更新机制,在参数空间中搜索最终解,以得到优化后的参数;使用优化后的参数重新训练神经网络模型,以得到训练后神经网络模型;根据训练后神经网络模型预测中药饮片质量趋势。本发明提高了模型的预测精度和实时性,降低了生产成本。
技术关键词
中药饮片炮制
数据在线管理
关键质量指标
人工蜂群算法
异常数据
训练神经网络模型
蚁群优化算法
蚂蚁
蜜蜂
支持向量机
原料药材
在线管理系统
神经网络参数
启发式信息
炮制设备
时效性
系统为您推荐了相关专利信息
缓存放置方法
节点
人工蜂群算法
LEO卫星
谱聚类算法
多维时序数据
数据回归模型
特征工程
频段
异常数据
浊度
动态温度补偿
光电探测器
光谱匹配算法
偏振光测量方法
SCADA系统
数据清洗方法
风速
风电机组
功率
电容传感器
方向盘
智能汽车
标注规则
Sigmoid函数