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；采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法及多元時(shí)間序列算法對(duì)清洗后的目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行處理，獲得干燥設(shè)備的出口水分的預(yù)測(cè)參數(shù)。據(jù)悉，該發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)參數(shù)的感知、分析及處理
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多模態(tài)的煙葉等級(jí)預(yù)測(cè)算法，該算法結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，融合深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、特征提取和優(yōu)化算法等多個(gè)模塊，構(gòu)建了跨學(xué)科的綜合解決方案，
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近日，河北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司張家口卷煙廠兩項(xiàng)科技成果順利通過(guò)成果評(píng)價(jià)?！盎诿商乜迥Ｐ偷木S修時(shí)機(jī)決策方法研究”項(xiàng)目應(yīng)用層次分析法和蒙特卡洛算法對(duì)設(shè)備關(guān)鍵部組件進(jìn)行分析，
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空間技術(shù)和區(qū)塊劃分等算法建立程序模型，挖掘線路優(yōu)化潛能，優(yōu)化資源配置效率。臺(tái)州市局（公司）卷煙物流配送中心針對(duì)全市各地區(qū)送貨量和送貨時(shí)間不均衡的問(wèn)題
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物流配送線路優(yōu)化方法：將獲取的客戶信息進(jìn)行標(biāo)記形成電子地圖，在根據(jù)行政區(qū)級(jí)對(duì)其進(jìn)行第一次劃分后，運(yùn)用聚類算法進(jìn)行集片區(qū)劃分、累計(jì)算法進(jìn)行小組合劃分。集片區(qū)劃分方式
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正系數(shù)是否適合于幼苗期煙草葉面積的測(cè)定，該研究選擇了煙草幼苗期246個(gè)不同大小的葉片，對(duì)用掃描計(jì)算法、復(fù)印稱重法和長(zhǎng)寬法3種方法所測(cè)定的葉面積數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析和線性回歸分析
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技術(shù)采用非接觸式高清圖像采集方法，對(duì)濕膠囊照片進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合分析，最終得到濕膠囊的幾何尺寸，包括外圓直徑、內(nèi)芯直徑、內(nèi)芯與外圓同心度等數(shù)據(jù)。該技術(shù)的難點(diǎn)在于算法
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制造和大數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)，主要圍繞生產(chǎn)數(shù)據(jù)的建模、分析和各類算法的應(yīng)用展開(kāi)，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)建模和算法優(yōu)化對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驅(qū)動(dòng)智能管理決策。課題開(kāi)展重點(diǎn)突出
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處理的動(dòng)態(tài)性。目前，多部分研究成果都是靜態(tài)的，即先從室內(nèi)或者田間采集靜態(tài)圖像，再用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理。而實(shí)際應(yīng)用中要求識(shí)別的算法能夠適應(yīng)戶外動(dòng)態(tài)的條件。雖然
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思路。通過(guò)對(duì)異型煙分揀全要素的數(shù)據(jù)采集，反復(fù)論證選擇適用的智能算法，計(jì)算最優(yōu)生產(chǎn)模式和資源配置方案，以數(shù)據(jù)支撐、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)應(yīng)用三步走的方式，
