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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种配方产品质量评价方法，对配方工业中产生的原料等级、化学成分指标、工艺数据等进行数字化采集，然后利用深度神经网络、模糊神经网络、循环神经网络等技术建立配方多维度模型，再对各种复杂场景下的配方产品进行综合质量评分，最后利用人工神经网络及专家评分值对各个模型的贡献度参数进行多层次模型组合自学习优化。基于本发明提出的方法，不仅可以全方位、多个视角综合进行配方产品质量预测，而且基于多层次模型组合优化贡献度参数方法从不同层次、不同粒度提取配方模型之间的联动关系，更适合配方模型的复杂场景，使领域知识得到数字化表达并具有了移植性和继承性，模拟了配方产品的开发过程，节约了时间和物料成本。
主权项：1.一种配方产品质量评价方法，其特征在于，包括：S1，采集配方数据；S2，构建配方多维模型；S3，生成若干配方方案并进行评分得到每个配方方案的评分值；S4，为S3中构建的每个模型分配贡献度参数并赋值；S5，设计神经网络结构优化各贡献度参数得到各模型的权重系数，包括：（1）从构建的t个模型中随机选取个模型，共选取次，分别对每次选取的模型输入相应的配方方案数据进行预测并输出结果；计算相应每个配方方案的预测结果的均值与对应评分值的损失值回传给神经网络，优化贡献度参数；其中，从1至t；（2）遍历完所有模型组合后，得到贡献度参数矩阵，且，求平均数；（3）计算每个模型的权重系数为： ；S6，根据S5计算的权重系数构建评价系统，输入待评价配方方案数据得到质量评价预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种配方产品质量评价方法
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