一种片状物的处理方法技术

本发明专利技术涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种片状物的处理方法

【技术实现步骤摘要】
一种片状物的处理方法


[0001]本专利技术涉及电数字数据处理
，特别是涉及一种片状物的处理方法
。

技术介绍

[0002]片状物（例如雪茄烟叶）的不同采集时间点对应的株产量和感官质量不同
。
现有技术中是由人工观测片状物的形态和颜色，并根据片状物的不同用途，凭粗放经验确定片状物的采集时间点；由于人工观测的主观性以及经验的差异，往往导致不同地区的片状物的株产量和感官质量差异较大
。
如何对片状物的采集时间点进行预测，是亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种片状物的处理方法，用于对片状物的采集时间点进行预测
。
[0004]根据本专利技术，一种片状物的处理方法，包括以下步骤：
S100
，获取片状物样本的第一数据
X
，
X=(x1,x2,
…
,x
n
,
…
,x
N
)
，
x/>n
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种片状物的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100
，获取片状物样本的第一数据
X
，
X=(x1,x2,
…
,x
n
,
…
,x
N
)
，
x
n
为第
n
个片状物样本
l
n
的第一数据，每一
x
n
均为预设位置类型，
x
n
=(id
n
,Gdate
n
,Hdate
n
,Harvest
n
,T
n
,Q
n
)
，
id
n
为
l
n
的编号，
Gdate
n
为
l
n
的开始监测时间点，
Hdate
n
为
l
n
的采集时间点，
Harvest
n
为
l
n
的采集处理类型，
T
n
为
l
n
对应的温度序列，
T
n
=(T
n,1
,T
n,2
,
…
,T
n,k
,
…
,T
n,u
)
，
T
n,k
为
l
n
的监测周期的第
k
天的日均温度值，
k
的取值范围为1到
u
，
u
为
l
n
的监测周期包含的天数，
Q
n
为
l
n
的辐射量序列，
Q
n
=(Q
n,1
,Q
n,2
,
…
,Q
n,k
,
…
,Q
n,u
)
，
Q
n,k
为
l
n
的监测周期的第
k
天的日均辐射量，
n
的取值范围为1到
N
，
N
为预设的片状物样本的数量；
S200
，获取片状物样本的第二数据
Y
，
Y=(y1,y2,
…
,y
n
,
…
,y
N
),y
n
为
l
n
的第二数据，
y
n
=(Yield
n
,Score
n
)
，
Yield
n
为
l
n
对应的生成重量，
Score
n
为
l
n
对应的优先级；
S300
，根据
X
和
Y
获取所述预设位置类型的片状物的综合模型
Z
，
Z
对应的表达式为：
H=(a
×
R+b)
×
(c
×
R+d)
，
H
为所述预设位置类型的片状物的综合值，
R
为所述预设位置类型的片状物在监测期间的温度与辐射量累积值，
a
为第一系数，
b
为第二系数，
c
为第三系数，
d
为第四系数；
S400
，获取用户输入的与所述预设位置类型对应的采集时间点
Date0；
S500
，获取待选择的采集时间点列表
Date
，
Date=(Date0‑
M,Date0‑
M+1,
…
,Date0‑
(M
‑
i+1),
…
,Date0+M)
，
Date0‑
(M
‑
i+1)
为第
i
个待选择的采集时间点，
i
的取值范围为1到
2M+1
，
M
为预设的采集提前或推迟的最大天数；
S600
，遍历
Date
，将
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的温度与辐射量累积值代入
Z
对应的表达式，得到
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的综合值；
S700
，获取最大综合值对应的采集时间点
。2.
根据权利要求1所述的片状物的处理方法，其特征在于，
S600
包括：
S610
，获取
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的温度与辐射量累积值
R
’
，
R
’
=∑
vj=1
(T
j
‑
T0)
×
Q
j
×
0.5
，
T
j
为
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的监测周期的第
j
天的日均温度值，
Q
j
为
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的监测周期的第
j
天的日均辐射量，
j
的取值范围为1到
v
，
v
为
Date0‑
(M
‑
i+1)
对应的监测周期包含的天数，
T0为预设的温度；
T
j
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周祖煜，张澎彬，刘昕璇，杨肖，林波，陈煜人，
申请(专利权)人：北京香田智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：