System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于梗签识别的梗签含量调控方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种基于梗签识别的梗签含量调控方法及装置制造方法及图纸

技术编号:40449953 阅读:8 留言:0更新日期:2024-02-22 23:09
本申请公开了一种基于梗签识别的梗签含量调控方法及装置,包括:从生产现场的第一生产环节提取多个梗签样品;利用梗签分类模型预测梗签样品的来源环节,作为第二生产环节;将第一生产环节上游的第二生产环节作为第三生产环节,并统计预测为第三生产环节的梗签样品的数量与梗签样品的总数量的比值;若比值大于阈值,则对生产过程的参数进行调整。本申请通过预测梗签样品的来源环节来评判各个生产环节之前的梗签分离程度,依据该评判结果调整生产过程中的参数,使得梗签含量控制细化到生产环节,从而提高梗签含量的控制精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及卷烟生产,更具体地,涉及一种基于梗签识别的梗签含量调控方法及装置


技术介绍

1、梗签含量是影响卷烟质量、吸阻稳定性、燃烧性及感官质量的重要因素,减少梗签含量是卷烟企业过程控制的重要环节。现有技术中梗签含量的控制主要集中在打叶复烤环节和梗签分离或剔除装置的设计方面,但是无法从生产流程的角度对梗签含量进行整体调控。


技术实现思路

1、本申请提供一种基于梗签识别的梗签含量调控方法及装置,通过预测梗签样品的来源环节来评判各个生产环节之前的梗签分离程度,依据该评判结果调整生产过程中的参数,使得梗签含量控制细化到生产环节,从而提高梗签含量的控制精度。

2、本申请提供了一种基于梗签识别的梗签含量调控方法,包括:

3、从生产现场的第一生产环节提取多个梗签样品;

4、利用梗签分类模型预测梗签样品的来源环节,作为第二生产环节;

5、将第一生产环节上游的第二生产环节作为第三生产环节,并统计预测为第三生产环节的梗签样品的数量与梗签样品的总数量的比值;

6、若比值大于阈值,则对生产过程的参数进行调整。

7、优选地,梗签分类模型的建立包括如下步骤:

8、选取同一卷烟产品的多个生产环节中梗签样品的显著性变量;

9、依据多个生产环节中批量提取的梗签样品的显著性变量的特征值获得判别函数;

10、对判别函数进行验证;

11、若验证通过,则判别函数成立。

12、优选地,选取同一卷烟产品的多个生产环节中梗签样品的显著性变量,具体包括:

13、从每个生产环节中提取多个梗签样品;

14、对梗签样品进行分析,获得每个梗签样品的多个普通变量;

15、对所有梗签样品的所有普通变量进行分析,筛选出具有显著性特征的普通变量,作为显著性变量。

16、优选地,显著性特征包括对于同一普通变量,所有生产环节的特征值均具有稳定的分布规律。

17、优选地,采用自身验证方法或留一交互验证方法对判别函数进行验证。

18、本申请还提供一种基于梗签识别的梗签含量调控装置,包括第一提取模块、分类模块、比值计算模块以及调整模块;

19、第一提取模块用于从生产现场的第一生产环节提取多个梗签样品;

20、分类模块用于利用梗签分类模型预测梗签样品的来源环节,作为第二生产环节;

21、比值计算模块用于将第一生产环节上游的第二生产环节作为第三生产环节,并统计预测为第三生产环节的梗签样品的数量与梗签样品的总数量的比值;

22、调整模块用于在比值大于阈值时,对生产过程的参数进行调整。

23、优选地,基于梗签识别的梗签含量调控装置还包括建模模块,建模模块包括选取模块、函数获得模块、验证模块以及函数确定模块;

24、选取模块用于选取同一卷烟产品的多个生产环节中梗签样品的显著性变量;

25、函数获得模块用于依据多个生产环节中批量提取的梗签样品的显著性变量的特征值获得判别函数;

26、验证模块用于对判别函数进行验证;

27、函数确定模块用于在验证通过时确定判别函数成立。

28、优选地,选取模块包括第二提取模块、样品分析模块以及变量分析模块;

29、第二提取模块用于从每个生产环节中提取多个梗签样品;

30、样品分析模块用于对梗签样品进行分析,获得每个梗签样品的多个普通变量;

31、变量分析模块用于对所有梗签样品的所有普通变量进行分析,筛选出具有显著性特征的普通变量,作为显著性变量。

32、优选地,显著性特征包括对于同一普通变量,所有生产环节的特征值均具有稳定的分布规律。

33、优选地,验证模块用于采用自身验证方法或留一交互验证方法对判别函数进行验证。

34、通过以下参照附图对本申请的实例性实施例的详细描述,本申请的其它特征及其优点将会变得清楚。

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【技术保护点】

1.一种基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,所述梗签分类模型的建立包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,选取同一卷烟产品的多个生产环节中梗签样品的显著性变量,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,所述显著性特征包括对于同一普通变量,所有生产环节的特征值均具有稳定的分布规律。

5.根据权利要求2所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,采用自身验证方法或留一交互验证方法对所述判别函数进行验证。

6.一种基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在于,包括第一提取模块、分类模块、比值计算模块以及调整模块;

7.根据权利要求6所述的基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在于,还包括建模模块,所述建模模块包括选取模块、函数获得模块、验证模块以及函数确定模块;

8.根据权利要求7所述的基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在于,所述选取模块包括第二提取模块、样品分析模块以及变量分析模块;

9.根据权利要求8所述的基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在于,所述显著性特征包括对于同一普通变量,所有生产环节的特征值均具有稳定的分布规律。

10.根据权利要求7所述的基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在于,所述验证模块用于采用自身验证方法或留一交互验证方法对所述判别函数进行验证。

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【技术特征摘要】

1.一种基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,所述梗签分类模型的建立包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,选取同一卷烟产品的多个生产环节中梗签样品的显著性变量,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,所述显著性特征包括对于同一普通变量,所有生产环节的特征值均具有稳定的分布规律。

5.根据权利要求2所述的基于梗签识别的梗签含量调控方法,其特征在于,采用自身验证方法或留一交互验证方法对所述判别函数进行验证。

6.一种基于梗签识别的梗签含量调控装置,其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员:祁林刘泽杨晶津唐习书刘继辉王泽宇吕献周刘兵金强
申请(专利权)人:红云红河烟草集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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