摘要
本发明公开了一种烟叶质量动态评价方法及装置,收集烟叶实时数据、历史数据以及并对所有数据进行预处理;基于预处理后的历史数据和实时数据,对其进行数据融合建立深度模型;根据所述深度模型的初步评价数据和历史数据建立强化模型,所述强化模型用于实时输出调整策略并自身训练;基于对所述真实评价数据的质量反馈数据对所述真实评价数据进行归类存储以用于下一次评价和/或模型训练;根据所述集合中的真实评价数据所对应的烟叶实时数据调整评价策略以开始下一轮的评价。本发明通过深度学习模型和强化学习模型的结合,实现了对烟叶质量的动态、准确评价,提高了评价的准确性和稳定性,优化了生产过程,降低了生产成本。
技术关键词
动态评价方法
实时数据
正则化参数
梯度方法
动态评价装置
数据存储模块
指数
网络结构
强化学习模型
强化学习算法
深度学习模型
感官
策略更新
轨迹
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动态演化方法
数字孪生
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多传感器信号融合
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