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文檔簡介
1、增量學習作為機器學習的一個重要研究方向,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,由于其不依賴全部樣本,只利用和保存樣本特征、概念或代表性的樣本,能有效實現(xiàn)對樣本的約減并從新樣本中學習到新的知識,在解決內(nèi)存限制和重復學習問題上有獨特優(yōu)勢,被視為大數(shù)據(jù)問題的一種重要且有效的解決辦法。
氣味是物質(zhì)的重要特征之一,電子鼻技術是一種基于仿生嗅覺原理的新興無損氣味檢測技術,相比于傳統(tǒng)的化學、光學檢測方法,其具有快速、準確、客觀,便捷的優(yōu)點,是仿生嗅覺領域中
2、的研究熱點。
隨著“工業(yè)4.0”時代的到來,智能化已成為未來工業(yè)的主要發(fā)展趨勢。目前我國對工業(yè)烘烤中的智能化研究較少,烘烤過程主要靠人的經(jīng)驗和自動化機器相結合實現(xiàn),其與真正的無人智能自動烘烤相差較遠。
本文針對煙草工業(yè)的重要環(huán)節(jié)一煙葉烘烤中的智能化、自動化水平低問題,研究了實現(xiàn)煙葉自動智能烘烤的方法。立足于自主研發(fā)的烘烤信息化操控平臺,利用電子鼻、攝像機等采集設備,無損收集了煙葉的氣味,圖像和水分信息,探討了煙葉特征
3、在烘烤過程中的變化規(guī)律,并結合收集到的烘烤師調(diào)控烘烤工藝曲線信息,建立了由煙葉特征信息預測烘烤工藝參數(shù)的機器學習網(wǎng)絡模型。同時,針對不同品質(zhì)的煙葉在烘烤中的復雜性,研究了應對該情況下的處理方法一增量學習。
由于煙葉烘烤預測網(wǎng)絡是一類回歸預測網(wǎng)絡,本文主要研究了基于支持向量回歸機的增量學習方法。在分析了現(xiàn)有基于支持向量的增量算法缺點及烘烤學習樣本增量特點后,提出了使用自組織競爭網(wǎng)絡(SOINN)獲取樣本的拓撲節(jié)點信息,再利用加權
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