摘要
本发明提供了一种食品加工过程动态质量监控与智能调控方法及系统,方法包括:S1.数据采集;S2.数据预处理;S3.建立质量预测模型;S4.质量监控;S5.智能调控。本发明采用BP、RF、SVR、LSTM四种算法闭环交互,结合动态权重融合,降低了质量指标预测误差,提升了保质期预测准确率;数据采集频率与模型计算耗时匹配,实现质量指标的准实时预测;基于预测模型的量化调控策略替代经验操作,降低加工参数波动幅度;多算法融合的预测结果为调控提供可靠依据,提升了产品合格率,降低了原料损耗率。
技术关键词
食品加工过程
智能调控方法
支持向量回归
LSTM神经网络
随机森林
智能调控系统
数据
动态
三倍标准差准则
近红外光谱传感器
电容式湿度传感器
优化BP神经网络
压电式压力传感器
交互机制
相对湿度
调控策略
多算法融合
预测误差
系统为您推荐了相关专利信息
多模型
随机森林模型
融合方法
站点观测数据
双线性插值方法
MOS场效应管
场效应管阈值电压
支持向量回归模型
阈值电压调节方法
偏差
药物活性筛选
局部结构特征
描述符
加权平均策略
融合特征