一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，包括获取无色茶饮生产的数据；计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据对应的历史安全生产数据中的所有生产数据值之间的相似性；利用所获取的历史安全生产数据建立无色茶饮生产的智能预警模型，并对智能预警模型进行验证；采用智能预警模型对无色茶饮生产进行在线检测；本发明专利技术通过主成分分析和偏最小二乘回归以及支持向量机分类器机器学习技术，本发明专利技术能够更准确地预测单个生产参数变化对生产安全的影响以及整体生产过程中的安全隐患概率，这种方法克服了传统依赖人工监控和经验判断的局限性，通过数据分析和模型预测，提前识别潜在风险，显著提高了生产过程的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及食品安全，具体是一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法。

技术介绍

1、在无色茶饮的制备过程中，需要经过多个步骤，包括原料处理、萃取、过滤、调配等多个环节。这些过程不仅涉及复杂的化学反应，还需要精确控制温度、压力、时间等参数，任何环节的失误都可能导致产品质量下降，甚至发生安全事故，传统的安全管理方法大多依赖于人工监控和经验判断，缺乏有效的预测手段，这在一定程度上限制了生产效率和安全性。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，结合先进的机器学习技术和智能数据分析方法，实现对无色茶饮生产过程中潜在风险的早期识别与预警，显著提升了生产安全性和效率。

2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：

3、本申请提供了一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，包括如下步骤：

4、获取所述无色茶饮生产的数据；计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据对应的历史安全生产数据中的所有生产数据值之间的相似性；

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【技术保护点】

1.一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：包括如下步骤：获取所述无色茶饮生产的数据；计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据对应的历史安全生产数据中的所有生产数据值之间的相似性；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：在获取所述无色茶饮生产的历史安全生产数据之前，还包括：采集所述无色茶饮生产的历史安全生产数据，还包括采集无色茶饮生产的所有设备运行时产生的实时监测数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：包括如下步骤：获取所述无色茶饮生产的数据；计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据对应的历史安全生产数据中的所有生产数据值之间的相似性；

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：在获取所述无色茶饮生产的历史安全生产数据之前，还包括：采集所述无色茶饮生产的历史安全生产数据，还包括采集无色茶饮生产的所有设备运行时产生的实时监测数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：计算无色茶饮生产数据对应的生产数据值与生产数据对应的历史安全生产数据中的所有生产数据值之间的相似性，具体包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：将所获取的历史安全生产数据输入预先设置好的第一算法模型得到所述第一模型；将所获取的历史安全生产数据输入预先设置好的第二算法模型得到所述第二模型；其中，所述第一算法模型包括主成分分析法pca和偏最小二乘回归法plsr，所述第二算法模型包括支持向量机svm分类器。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的无色茶饮生产的智能预警方法，其特征在于：所述第一算法模型使用主成分分析法进行降维处理，然后应用偏最小二乘回归法建立第一模型，预测单个参数变化对生产安全的影响，具体主成分分析法...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵辉，邵军，廖国东，
申请(专利权)人：中科国思生命健康科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：