基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统及方法

本发明公开了基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统及方法，涉及木质板材加工技术领域。系统包含多维数据采集、融合预处理、多目标深度优化模型等模块，通过采集木材原料、胶黏剂性能等参数，构建特征张量并训练模型，结合卡尔曼滤波实现闭环反馈。针对无醛级、轻质超强等不同板材类型设适配子系统，利用注意力机制、迁移学习等AI算法及成本‑性能权衡模型，解决传统配比中环保与性能难平衡、多目标优化不足等问题。该系统提升产品质量，降低胶黏剂成本12％‑18％，提高生产效率30％以上，推动行业智能化绿色化转型。