[发明专利]一种基于深度学习的茶鲜叶保鲜时间预测方法在审
| 申请号： | 201710926206.0 | 申请日： | 2017-10-06 |
| 公开（公告）号： | CN107977731A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 桑海伟;崔忠伟;于国龙;吴恋;赵建川;左羽 | 申请（专利权）人： | 贵州师范学院;贵州瓮安鑫产园茶业有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/08;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司11429 | 代理人： | 郝志亮 |
| 地址： | 550018 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种茶鲜叶保鲜时间预测方法，具体步骤如下步骤一构建基于DBN神经网络的茶鲜叶保鲜时间预测模型，并对茶鲜叶保鲜时间预测模型进行预训练；步骤二预训练结束后，采用极限学习机对DBN神经网络模型进行监督学习的反馈微调训练；步骤三采集茶鲜叶的相关信息并将相关信息作为茶鲜叶保鲜时间预测模型的输入参数。该方法能够准确地预测茶鲜叶的保鲜时间进而能够为茶鲜叶的保存提供帮助以防止或者减少茶鲜叶的腐烂或者变质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 茶鲜叶 保鲜 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种茶鲜叶保鲜时间预测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：构建基于DBN神经网络的茶鲜叶保鲜时间预测模型，并对茶鲜叶保鲜时间预测模型进行预训练；步骤二：预训练结束后，采用极限学习机对DBN神经网络模型进行监督学习的反馈微调训练；步骤三：采集茶鲜叶的相关信息并将相关信息作为茶鲜叶保鲜时间预测模型的输入参数。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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