[发明专利]一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法及系统

权利要求书

1.一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，包括：

采集样本集的数据信息，并基于所述样本集确定初始聚类中心以及聚类个数；

基于所述初始聚类中心以及聚类个数对所述样本集中的样本进行分类；

建立各类中样本的数据信息与物料含水率的线性模型，并基于得到的各类线性模型建立物料含水率预测模型；

利用所述物料含水率预测模型对所述样本集中的样本进行预测，得到所述样本的含水率预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，所述采集样本的数据数据，包括：

通过测量样品的辅助变量信息得到样本的数据信息，所述辅助变量包括滚筒温度、滚筒倾斜角、滚筒转速、鲜叶物料含水率和进料速度。

3.根据权利要求1所述的一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，所述确定初始聚类中心的方法，包括：

根据样本集中各样本间的关系信息，确定第一聚类中心；

根据所述第一聚类中心，进行聚类迭代，确定初始聚类中心。

4.根据权利要求3所述的一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，所述根据样本集中各样本间的关系信息，确定第一聚类中心，包括

确定样本集中各样本间的距离：

基于所述样本集中各样本间的距离，计算得到样本间的平均间距；

基于所述样本间的距离和所述样本间的平均间距计算样本密度，并基于所述样本密度，确定第一聚类中心。

5.根据权利要求4所述的一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，所述确定聚类个数的方法，包括：

基于满意聚类方法确定聚类个数，具体的，

采用聚类评价指标为建模均方根误差根据所述均方根误差的结果判定聚类个数。其中，y_i为第i个样本的实际输出值，为第i个样本的模型预测输出值，nt为聚类样本个数。

6.根据权利要求5所述的一种滚筒式杀青烘干机的物料含水率预测方法，其特征在于，所述基于所述初始聚类中心以及聚类个数对所述样本集中的样本进行分类，包括：

基于所述初始聚类中心以及聚类个数，采用K-means聚类算法对样本集中的样本进行分类，具体的，

设其向量集为Z₁(j)(j＝1,2,3,...N)，N为聚类个数，

(1)计算各样本到聚类中心的欧氏距离d(v(i),Z_I(j))，i＝1,2,3,...,n，j＝1,2,3,...,N，n为样本容量，如果满足d(x(i),Z_I(k))＝min{d(x(i),Z_I(j))}，则样本x(i)划入第k类。

(2)计算误差准则函数n_i为第i类样本数，x()ⁱ为分到第i类的样本。

(3)判断：若|S(I)-S(I-1)|ζ则算法结束，否则I＝I+1，并按照重新计算新的聚类中心。

(4)返回(1)。