白酒产量预测与生产工艺参数优化算法研究

发布时间：2022-01-08 13:45

　　目前,酒业主要依托于传统生产工艺,而要实现白酒优产、高产的目标,就要立足于传统的生产经验,推动白酒生产密码的破译。因此,根据已采集的生产数据,调整生产工艺参数实现白酒优产、高产的需求就显得尤为迫切,但优化生产工艺参数方面的应用仍存在较大的空白。综上,本文提出了一种新的研究思路—将关联规则、机器学习、深度学习模型应用于生产工艺参数优化。在收集并处理生产数据的基础上,模型关于生产工艺参数优化问题的研究依次递进,紧密相关,为实现白酒优产、高产奠定了模型基础。本文的主要工作及创新点如下:1)本文将关联规则应用于生产工艺参数优化。先将人为设定的最低可接受的支持度、置信度输入关联规则,可输出各个强规则的支持度、置信度,然后将各个强规则的支持度、置信度组成二维数据集,由聚类算法对数据集进行聚类,获取平均支持度、置信度最高的类别,最后将该类别的最低支持度、置信度再次输入关联规则,并筛选后件为一级酒标签的强规则,可分析出生产工艺参数组合对白酒质量的影响。2)结合正交实验等方法,本文利用机器学习实现白酒质量分类与产量回归预测,以及生产工艺参数优化。为分析生产工艺参数与白酒产量的关系,本文构建了基于生产特征... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

白酒生产流程图

FP-tree的构建样例

残差块示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]蒸汽量和尾酒量对酱香型白酒产量的影响[J]. 徐鸿飞,王海鹰,田绍润,潘登,朱彤.  中国酿造. 2019(10)
[2]基于XGBoost方法的葡萄酒品质预测[J]. 孙逸菲,袁德成,王建龙,白杨.  沈阳化工大学学报. 2018(04)
[3]基于小波分解和因子分析的白酒香型和年份鉴定的研究[J]. 辜姣,陈国庆,张笑河,刘怀博,马超群,朱纯,廖翠萃.  光谱学与光谱分析. 2018(08)
[4]基于数据挖掘的白酒分类问题研究[J]. 刘亚清,马艺翔.  中国酿造. 2018(04)
[5]优质大米与普通大米对特香型白酒质量和产量的影响[J]. 李科发,熊秋萍,付毅华,胡贤民,彭思妮,谢小兰.  酿酒科技. 2016(06)
[6]基于理化成分分析的葡萄酒质量检测方法——logit模型的实际应用[J]. 裴慧宇.  科技创业家. 2013(14)
[7]葡萄酒的质量预测模型[J]. 陈欣.  西安文理学院学报(自然科学版). 2013(02)
[8]基于随机森林算法的葡萄酒品质预测方法[J]. 林劼,林舒晔.  莆田学院学报. 2012(05)
[9]新的Hopfield神经网络分类器在葡萄酒质量评价中的应用[J]. 刘延玲.  价值工程. 2012(02)
[10]基于粗集理论的大曲理化指标对白酒质量和产量影响的重要因素分析[J]. 唐玲,陶雪容,廖军.  安徽农业科学. 2011(02)

硕士论文
[1]不同季节入窖条件对浓香型白酒产量和质量的影响[D]. 马连松.齐鲁工业大学 2015
[2]数据挖掘方法在葡萄酒品质鉴定中的应用[D]. 张浩彬.暨南大学 2014
[3]基于光谱的白酒鉴别研究[D]. 张苗苗.重庆大学 2010
[4]基于数据挖掘的葡萄酒质量识别[D]. 林翠香.中南大学 2010



本文编号：3576662