摘要
本发明公开一种基于机器学习的酿酒过程优化方法及系统,属于智能制造领域,该方法包括结合历史数据,构建多维特征矩阵,采用递归特征消除方法,筛选对酒品质影响最大的特征变量;基于梯度提升机建立酒精度、风味成分与工艺参数之间的映射关系,通过半监督学习优化酿酒工艺;基于机器学习预测结果,结合强化学习算法动态调整工艺参数,设置智能告警,实时向酿酒师提供调整建议;结合电子鼻、电子舌及近红外光谱,对成品酒的风味进行多维度分析,采用卷积神经网络结合感官数据进行分类和评分;建立智能合约,对酒的品质进行自动评估。本发明通过智能合约,减少对人工操作和判断的依赖,提升生产效率,对酒的风味多维度分析,优化风味和口感。
技术关键词
半监督学习优化
梯度提升机
酿酒工艺
智能告警系统
强化学习算法
电子鼻
风味感官
消除方法
变量
异常数据
专家知识库
近红外光谱特征
构建网络结构
矩阵
优化工艺参数
特征数
系统为您推荐了相关专利信息
溯源追踪管理系统
智能分析决策
生成决策建议
跨模态数据
协议
数据安全防护
心理状态评估
数据分析模块
数据采集模块
访问控制单元
折弯设备
协同控制方法
协同控制系统
设备运行状态数据
深度强化学习算法
联邦学习方法
情绪状态识别
强化学习环境
元学习算法
强化学习算法
多模态情绪
多模态传感器
语音特征
陪伴系统
深度学习模型