一种基于机器学习的酿酒过程优化方法及系统

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一种基于机器学习的酿酒过程优化方法及系统
申请号:CN202510367963
申请日期:2025-03-26
公开号:CN120340676A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
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
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