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申请/专利权人：陕西科技大学
摘要：一种基于深度学习的乳制品冷链物流质量预警方法，包括以下步骤；1构建完善的乳制品质量预警指标体系；2采用主成分分析法对数据进行求解，得到乳制品冷链物流质量安全预警指标体系的指标权重；3构建乳制品质量指标预警模型，对BP神经网络、循环神经网络、长短期记忆神经网络以及优化后的循环神经网络和长短期记忆神经网络模型比较分析，对该数学模型进行训练；4根据步骤3后，对比上述三个模型的准确性，利用最优模型将处理后数据输入该模型中，进行针对乳制品质量冷链物流总体和乳制品质量冷链物流各个环节的警情预测。本发明在乳制品冷链过程中，能够掌握乳制品冷链物流过程对乳制品各项指标信息提前预警。
主权项：1.一种基于深度学习的乳制品冷链物流质量预警方法，其特征在于，包括以下步骤；1构建完善的乳制品质量预警指标体系；依据乳制品质量安全预警相关的理论研究，经过实地调研和文献查找，在研究乳制品质量预警问题时，分析乳制品冷链物流全流程，确定各个环节影响质量安全的关键因素，建立具有代表性的乳制品预警指标体系，采用归一化对相关指标数据进行预处理；2采用主成分分析法对数据进行求解，得到乳制品冷链物流质量安全预警指标体系的指标权重，采用多目标线性加权函数法得到样本的预测值；将可能存在相关性的变量通过正交变换转化为线性不相关的变量，对指标数据标准化，进行指标之间的相关性判定，确定主成分个数，最后计算权重；3构建乳制品质量指标预警模型，对BP神经网络、循环神经网络、长短期记忆神经网络以及优化后的循环神经网络和长短期记忆神经网络模型比较分析，并进行神经网络模型各单元参数优化，对该数学模型进行训练；4根据步骤3后，对比上述三个模型的准确性，利用最优模型将处理后数据输入该模型中，进行针对乳制品质量冷链物流总体和乳制品质量冷链物流各个环节的警情预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 一种基于深度学习的乳制品冷链物流质量预警方法
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