一种基于深度学习的烟支吸阻智能控制系统及其控制方法
基本信息
| 申请号 | CN202010446414.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111612427A | 公开（公告）日 | 2020-09-01 |
| 申请公布号 | CN111612427A | 申请公布日 | 2020-09-01 |
| 分类号 | G06Q10/10(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘涛;逄顺鹏;王文娟;郭保琪;杨宁;茆琳 | 申请（专利权）人 | 青岛海大新星软件咨询有限公司 |
| 代理机构 | 山东重诺律师事务所 | 代理人 | 戚鹏 |
| 地址 | 266000山东省青岛市高新区火炬路100号盘谷创客空间D座105 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的烟支吸阻智能控制系统及其控制方法，通过使用单支烟高速数采方法，充分利用烟支生产过程中的数据，尤其是烟丝数据，提升烟支吸阻预测的准确性以及设定目标重量数值的准确性，通过离线预训练的方法，将人工经验知识纳入控制网络中，以人工专家经验为前提，进行模型的预训练，然后通过结合实时在线训练方式，在原有人工经验基础上，对控制策略进行修正，实现控制得实时在线，解决从烟支吸阻检测到控制的长周期，通过基于循环神经网络的烟支吸阻预测方法，通过运用循环神经网络的记忆功能，将人工经验与现有实时数据进行集合，对长期的烟支吸阻变化趋势进行预测，掌握合适的调整时机，提升烟支吸阻的稳定性。 |
