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技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合霉變煙葉氣味主成分分析和邏輯回歸分類的煙葉霉變程度檢測算法。該算法計算簡單，可直接嵌入電子鼻處理器中，輸出煙葉判別結(jié)果。較傳統(tǒng)的人工目測法和評
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合適的算法模型。在推進(jìn)過程中，項(xiàng)目組將歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時數(shù)據(jù)代入回歸樹（CART）、梯度提升決策樹（GBDT）、隨機(jī)森林等六種算法模型
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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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；采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法及多元時間序列算法對清洗后的目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行處理，獲得干燥設(shè)備的出口水分的預(yù)測參數(shù)。據(jù)悉，該發(fā)明實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)參數(shù)的感知、分析及處理
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多模態(tài)的煙葉等級預(yù)測算法，該算法結(jié)合計算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，融合深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、特征提取和優(yōu)化算法等多個模塊，構(gòu)建了跨學(xué)科的綜合解決方案，
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近日，河北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司張家口卷煙廠兩項(xiàng)科技成果順利通過成果評價。“基于蒙特卡洛模型的維修時機(jī)決策方法研究”項(xiàng)目應(yīng)用層次分析法和蒙特卡洛算法對設(shè)備關(guān)鍵部組件進(jìn)行分析，
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空間技術(shù)和區(qū)塊劃分等算法建立程序模型，挖掘線路優(yōu)化潛能，優(yōu)化資源配置效率。臺州市局（公司）卷煙物流配送中心針對全市各地區(qū)送貨量和送貨時間不均衡的問題
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物流配送線路優(yōu)化方法：將獲取的客戶信息進(jìn)行標(biāo)記形成電子地圖，在根據(jù)行政區(qū)級對其進(jìn)行第一次劃分后，運(yùn)用聚類算法進(jìn)行集片區(qū)劃分、累計算法進(jìn)行小組合劃分。集片區(qū)劃分方式
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正系數(shù)是否適合于幼苗期煙草葉面積的測定，該研究選擇了煙草幼苗期246個不同大小的葉片，對用掃描計算法、復(fù)印稱重法和長寬法3種方法所測定的葉面積數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析和線性回歸分析
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技術(shù)采用非接觸式高清圖像采集方法，對濕膠囊照片進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合分析，最終得到濕膠囊的幾何尺寸，包括外圓直徑、內(nèi)芯直徑、內(nèi)芯與外圓同心度等數(shù)據(jù)。該技術(shù)的難點(diǎn)在于算法
