【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种大米加工损耗率预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、据中国农业科学院发布的《中国农业产业发展报告2023》显示，当前中国三大主粮稻谷、小麦和玉米的全产业链存在浪费和损失现象。通过科技进步、农技推广、全民节粮减损行动等措施，粮食收获、储藏、加工和消费环节损失率若能分别减少1至3个百分点，可共实现粮食减损超过千亿斤。
2、目前的水稻加工环节损失率预测技术主要有传统统计方法，基于历史数据和经验知识，通过建立统计模型(如回归模型、时间序列模型等)来预测水稻加工环节的损失率，其他方法是通过机器学习算法(如bp神经网络)利用大量的数据对模型进行训练和优化来进行预测。其中，传统统计方法虽然相对简单，但会忽略了复杂的非线性关系和潜在的影响因素，从而可能导致预测结果出现较大的偏差。而一般的机器学习算法都需要大量的标注数据进行模型训练和优化，而在水稻加工环节损失率预测中，获得准确标注的大规模数据可能比较困难。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有
【技术保护点】
1.一种大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据染色体的适应度，得到大米加工损耗率预测模型，对所述大米加工损耗率预测模型进行处理，得到目标大米加工损耗率预测模型，包括：
3.如权利要求2所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据所述误差，得到第一大米加工损耗率预测模型，包括：
4.如权利要求2所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据所述误差，得到第一大米加工损耗率预测模型，包括：
5.如权利要求4所述的大米加工损耗率预...
【技术特征摘要】
1.一种大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据染色体的适应度，得到大米加工损耗率预测模型，对所述大米加工损耗率预测模型进行处理，得到目标大米加工损耗率预测模型，包括：
3.如权利要求2所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据所述误差，得到第一大米加工损耗率预测模型，包括：
4.如权利要求2所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述根据所述误差，得到第一大米加工损耗率预测模型，包括：
5.如权利要求4所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述将所述预设大米加工损耗率预测模型进行网络初始化处理，包括：
6.如权利要求5所述的大米加工损耗率预测方法，其特征在于，所述计算隐...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨华，刘能，易科成，李健，张俊，向云柱，张天成，王思熠，王晶，付柔，易雅馨，钱峥宏，李梓汐，陈鑫博，李缘缘，张若辰，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：
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