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小組針對(duì)推桿推位不足、程序報(bào)錯(cuò)等關(guān)鍵問題，優(yōu)化算法與改進(jìn)機(jī)械結(jié)構(gòu)，并完善安全防護(hù)設(shè)施，搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，在關(guān)鍵環(huán)節(jié)嵌入質(zhì)量控制節(jié)點(diǎn)，
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點(diǎn)狀場景向體系化方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“技術(shù)體系—模型算法—設(shè)計(jì)方案”的有機(jī)融合。同時(shí)，他們發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)，應(yīng)用模型算法在業(yè)務(wù)實(shí)踐中形成選址規(guī)劃咨詢能力
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跟蹤、OCR文字識(shí)別及文字模型比對(duì)四種算法，可實(shí)時(shí)追蹤片煙煙箱軌跡，精準(zhǔn)采集箱體兩面標(biāo)簽圖像，自動(dòng)核驗(yàn)批次、箱號(hào)、等級(jí)等關(guān)鍵信息。首創(chuàng)“標(biāo)簽比標(biāo)簽、箱體比箱體
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將多元線性回歸算法應(yīng)用于梗絲生產(chǎn)線加料設(shè)備的智能控制系統(tǒng)中。據(jù)悉，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式，利用長時(shí)間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)積累，進(jìn)行攪拌滾筒內(nèi)熱風(fēng)溫度預(yù)測，并結(jié)合
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算法核心能力，通過分析多個(gè)自變量和一個(gè)因變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，依此建立出口水份預(yù)測模型，進(jìn)行出口水份預(yù)測，并結(jié)合預(yù)測結(jié)果進(jìn)行供水
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;基礎(chǔ)信息錄入模塊，用于接收煙農(nóng)輸入的煙農(nóng)種植地塊信息和烤房群信息；烤房匹配推薦模塊，用于利用曼哈頓距離算法計(jì)算出煙農(nóng)種植地塊與烤房的距離，進(jìn)行
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，利用卡爾曼濾波、模糊PID等算法，實(shí)現(xiàn)濾棒壓降指標(biāo)閉環(huán)自動(dòng)控制。這一發(fā)明專利是濾棒圓周壓降閉環(huán)自動(dòng)控制系統(tǒng)的一部分，依托該專利能夠有效降低濾棒壓降指標(biāo)人工監(jiān)管、調(diào)控
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創(chuàng)新裝備與方法研究，系統(tǒng)構(gòu)建了卷煙包裝外觀圖像數(shù)據(jù)集，開發(fā)了泛化性強(qiáng)的卷煙包裝質(zhì)量管控算法模型，已申請(qǐng)國家專利授權(quán)6項(xiàng)、計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)登記2件，
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樣本的輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練得到的。據(jù)悉，該發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中缺少針對(duì)不同類型葉組的差異化控制算法而導(dǎo)致的加香加料效果較差的缺陷，針對(duì)不同類型的葉組均能夠提供合適的加香
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儀器分析方法，結(jié)合仿香算法研究，創(chuàng)新完成了數(shù)字化調(diào)香核心功能升級(jí)開發(fā)；基于數(shù)字化調(diào)香技術(shù)升級(jí)版，高標(biāo)準(zhǔn)完成了行業(yè)數(shù)字化調(diào)香技術(shù)體系研究
