一种基于深度学习的茶叶生产路径优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，包括：S1、通过分布式传感器网络采集茶叶生产多源数据；S2、对采集到的多源数据进行数据预处理，形成标准化数据集；S3、基于标准化数据集，利用时空自注意力神经网络生成高阶特征向量；S4、采用差分进化算法优化网络参数；S5、构建动态多目标生产路径优化函数，采用分布式非支配排序遗传算法III进行求解，基于注意力机制筛选最优生产路径优化方案；S6、细化并实施最优生产路径优化方案；S7、基于联邦学习持续优化时空自注意力神经网络，自适应调整茶叶生产路径优化方案。本发明专利技术能够在多工序且复杂场景下实现生产路径的自适应优化，提升茶叶生产智能化与管理水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农产品加工与工业数据分析，尤其涉及一种基于深度学习的茶叶生产路径优化方法。

技术介绍

1、当前，茶叶生产行业正处于智能化和精益管理转型阶段。传统茶叶生产流程包括种植、采摘、运输和加工等多个环节，涉及众多原材料、设备资源和品质要求。实际生产过程中，各环节之间存在复杂的时空关系，对环境条件、设备状态和人员操作等多源异构数据高度敏感。然而，现有的路径优化方法多依赖人工经验调度和固定工艺流程，难以整合传感器实时采集的多源数据，也无法刻画生产流程的动态变化，导致决策灵活性和全局最优性不足。随着生产规模扩大和高品质需求提升，行业亟需能够融合数据驱动、智能预测与实时优化的新一代茶叶生产路径优化技术。

2、现有技术中，部分研究已将机器学习和深度神经网络用于茶叶生产的数据分析与产量预测，但仍存在诸多不足。传统深度模型面对生产环节的时空异构性和工艺流程复杂性时，难以深入挖掘多维特征间的高阶关联，对瓶颈识别、资源均衡和品质预测的泛化能力有限。主流的模型训练方法多依赖梯度下降等局部搜索算法，容易陷入局部最优，难以在高维且非凸空间内获得全局最优解，同时对损本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：在茶叶生产环节设置分布式传感器网络采集多源数据，所述茶叶生产环节包括茶叶的种植、采摘、运输和加工，所述多源数据包括环境温度、湿度、光照强度、土壤养分、pH值、设备运行状态、作业工时、物流轨迹。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：在茶叶生产环节设置分布式传感器网络采集多源数据，所述茶叶生产环节包括茶叶的种植、采摘、运输和加工，所述多源数据包括环境温度、湿度、光照强度、土壤养分、ph值、设备运行状态、作业工时、物流轨迹。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的茶叶生产路径优化方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

4.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈功铭，
申请(专利权)人：鹤峰功茗茶叶开发有限公司，
类型：发明
国别省市：