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眾多，機(jī)理復(fù)雜且耦合性強(qiáng)的特點(diǎn)，采用結(jié)合遺傳算法的改進(jìn)BP算法構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的配方參數(shù)庫，首先確定合適的干燥模式，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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紅外光譜定量模型轉(zhuǎn)移”進(jìn)展情況。為提高近紅外數(shù)據(jù)的有效利用水平，項(xiàng)目構(gòu)建了“煙草近紅外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)”。目前，該系統(tǒng)平臺(tái)已接入熱電、布魯克兩個(gè)品牌近紅外儀器35臺(tái)
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，強(qiáng)化物流數(shù)據(jù)分析，加速物流管理升級。
太原市局（公司）提出，精益物流信息管理平臺(tái)通過建立智能線路優(yōu)化、倉儲(chǔ)優(yōu)化模型和智能調(diào)度
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;將分類后的變量進(jìn)行量化表征；三，進(jìn)行單變量監(jiān)測，根據(jù)變量類型的不同采用不同的監(jiān)測模型；四，進(jìn)行多變量監(jiān)測，多變
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; LLE）算法的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)LLE非線性降維算法。采用具有確定香型風(fēng)格特征的基準(zhǔn)參比樣品建立香型風(fēng)格投影模型和判別模型，并與PCA、LLE降維方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明
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》集中培訓(xùn)學(xué)習(xí)。
培訓(xùn)學(xué)習(xí)緊緊圍繞國家局（國煙辦綜〔2014〕444號(hào)）文件下發(fā)的《煙草零售市場檢查信息分析指南》所提出的信息要素分析模型、內(nèi)容、方法和步驟來開展。并
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煙草在線重慶消息 近日，重慶市煙草專賣局（公司）召開專題會(huì)議明確，全面研制完成全市行業(yè)成本費(fèi)用預(yù)算定額的數(shù)學(xué)模型和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值，
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未來有預(yù)見性。二是在實(shí)施過程中需準(zhǔn)備詳細(xì)的測試方案，保證測試效果。三是注重邏輯模型的建立，加強(qiáng)建立卷煙生產(chǎn)經(jīng)營決策管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯模型，模型的建設(shè)要有科學(xué)性
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，提出了對象視角矩陣分析方法，將OLAP邏輯模型與展現(xiàn)模型進(jìn)行分離，為用戶獲取決策支持信息提供了智能化的技術(shù)手段，有效解決了“報(bào)表森林”的展現(xiàn)難題
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特征權(quán)重,構(gòu)建片煙均質(zhì)化評價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)對不同煙葉等級均質(zhì)化配方的最優(yōu)選擇和高效計(jì)算,多個(gè)產(chǎn)地模塊應(yīng)用結(jié)果表明,片煙煙堿和總糖CV值小于3%,達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。智能算法+打葉復(fù)烤參數(shù)加工。打葉復(fù)
