【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及产品配方的表征学习，具体为用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品。
技术介绍
1、产品设计活动可以包括香料、调味品、食品开发商和其他技能集合，通常，产品开发和设计过程需要多年的人力劳动；
2、表征学习是一种机器学习方法，用于从原始数据中提取和学习特征表示。
3、传统的产品配方设计通常依赖于人工经验和试验，存在效率低、成本高、结果不稳定等问题。因此，本领域技术人员提供了用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品，本专利技术的方法基于深度学习技术，通过构建深度神经网络模型，实现对产品配方的特征表示学习，并通过训练和优化模型来实现准确预测和推荐配方的功能，节省了人工试验和设计的时间与成本，同时可以根据不同领域和需求的产品配方数据进行学习和预测，具有较强的适用性和可扩展性。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：用于产品配方的表征学习的方法，包括以下步骤：
5、s1.收集产品配方数据
6、收集包含产品配方信息的数据，包括成分、比例、性能指标、原料的种类以及质量；
7、s2.数据预处理
8、对数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性；p>
9、s3.特征提取
10、使用表征学习方法，比如深度神经网络或卷积神经网络，从处理后的数据中提取特征表示；
11、s4.特征选择
12、根据特征的重要性和相关性，选择最具有代表性的特征子集；
13、s5.模型训练和优化
14、使用提取的特征和相应的性能标签，训练和优化预测模型，如回归模型或分类模型；
15、s6.模型评估和验证
16、对训练好的模型进行评估和验证，以确保其在新数据上的泛化能力和准确性；
17、s7.配方生成
18、根据评估验证后的结果自动生成具有更优性能的配方。
19、通过上述技术方案，本专利技术的方法基于深度学习技术，通过构建深度神经网络模型，实现对产品配方的特征表示学习，并通过训练和优化模型来实现准确预测和推荐配方的功能，节省了人工试验和设计的时间与成本，提供了一种自动化和高效性的产品配方的表征学习方法。
20、用于产品配方的表征学习的系统，所述表征学习系统包括数据收集管理模块，数据预处理模块、表征学习模块、模型训练优化模块、模型评估验证模块和生成模块。
21、优选的，所述数据收集管理模块用于收集和管理产品配方的数据，其中具备数据采集、存储和检索功能，所述数据预处理模块用于对产品配方数据进行清洗、去噪和标准化的处理；
22、通过上述技术方案，通过技术收集管理模块对产品配方数据进行收集，然后通过数据预处理模块对数据进行处理。
23、优选的，所述表征学习模块具备深度学习或其他表征学习方法的特征提取和选择功能，所述模型训练优化模块用于训练和优化预测模型，包括模型选择、参数调优功能，所述模型评估和验证模块用于评估和验证训练好的模型性能，所述生成模块用于根据评估验证后的结果自动生成具有更优性能的配方。
24、用于产品配方的表征学习的计算机程序产品，所述计算机程序包括：
25、数据处理程序：用于产品配方数据的清洗、处理和标准化的计算机程序；
26、特征提取程序：实现表征学习方法，从处理后的数据中提取产品特征的计算程序；
27、模型训练程序：用于训练和优化预测模型的计算机程序；
28、模型评估程序：用于评估和验证训练好的模型性能的计算机程序；
29、通过上述技术方案，通过该程序方便用户输入产品配方数据、进行预测和获取推荐配方结果。
30、用于产品配方的表征学习的系统、计算机程序产品，包括一个或多个处理器以及存储器，所述存储器耦接至一个或多个处理器，所述存储器用于储存计算机程序指令，程序指令由一个或多个处理器执行时一个或多个处理器执行操作。
31、工作原理：该用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品，首先收集包含产品配方信息的数据，包括成分、比例、性能指标、原料的种类以及质量，然后对数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性，使用表征学习方法，比如深度神经网络或卷积神经网络，从处理后的数据中提取特征表示，根据特征的重要性和相关性，选择最具有代表性的特征子集，使用提取的特征和相应的性能标签，训练和优化预测模型，如回归模型或分类模型，对训练好的模型进行评估和验证，以确保其在新数据上的泛化能力和准确性，最后根据评估验证后的结果自动生成具有更优性能的配方。
32、(三)有益效果
33、本专利技术提供了用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品。
34、具备以下有益效果：
35、1、本专利技术提供了用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品，本专利技术的方法基于深度学习技术，通过构建深度神经网络模型，实现对产品配方的特征表示学习，并通过训练和优化模型来实现准确预测和推荐配方的功能，节省了人工试验和设计的时间与成本，提供了一种自动化和高效性的产品配方的表征学习方法，同时，本专利技术提供了一个产品配方表征学习系统和计算机程序产品，用于方便用户输入产品配方数据、进行预测和获取推荐配方结果，可广泛应用于化妆品、食品等产品的配方设计和优化领域。
36、2、本专利技术提供了用于产品配方的表征学习的方法、系统和计算机程序产品，本专利技术基于大量的产品配方数据集和深度神经网络模型，提高了配方预测和推荐结果的准确性与稳定性，同时可以根据不同领域和需求的产品配方数据进行学习和预测，具有较强的适用性和可扩展性。
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1.用于产品配方的表征学习的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述表征学习系统包括数据收集管理模块，数据预处理模块、表征学习模块、模型训练优化模块、模型评估验证模块和生成模块。
3.根据权利要求2所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述数据收集管理模块用于收集和管理产品配方的数据，其中具备数据采集、存储和检索功能，所述数据预处理模块用于对产品配方数据进行清洗、去噪和标准化的处理。
4.根据权利要求2所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述表征学习模块具备深度学习或其他表征学习方法的特征提取和选择功能，所述模型训练优化模块用于训练和优化预测模型，包括模型选择、参数调优功能，所述模型评估和验证模块用于评估和验证训练好的模型性能，所述生成模块用于根据评估验证后的结果自动生成具有更优性能的配方。
5.根据权利要求1所述的用于产品配方的表征学习的计算机程序产品，其特征在于：所述计算机程序包括：
6.根据权利要求2～5所述的用于产品配方的表征学
...【技术特征摘要】
1.用于产品配方的表征学习的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述表征学习系统包括数据收集管理模块，数据预处理模块、表征学习模块、模型训练优化模块、模型评估验证模块和生成模块。
3.根据权利要求2所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述数据收集管理模块用于收集和管理产品配方的数据，其中具备数据采集、存储和检索功能，所述数据预处理模块用于对产品配方数据进行清洗、去噪和标准化的处理。
4.根据权利要求2所述的用于产品配方的表征学习的系统，其特征在于：所述表征学习模块具备深度学习或其...
【专利技术属性】
技术研发人员：武晓晶，甄然，孟凡华，
申请(专利权)人：河北网新科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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