基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统

本申请提供一种基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统，首先获取目标生产线多批次生产记录数据集合，涵盖生产工序文本、环境监测时序及原料质量指标数据，接着对生产工序文本数据解析得工序语义特征向量，对环境监测时序数据提取得环境波动特征向量，二者融合生成融合生产特征集合，再用预训练多层感知网络模型对融合特征集合分配异常根因权重，生成异常关联度评分集合，基于此对原料和工序数据联合追溯，得出异常根因追溯结果，指示异常来源环节与原料缺陷类型，最后依追溯结果生成动态优化策略并反馈至生产控制系统校准参数，实现小麦胚芽生产异常根因追溯与生产线优化。