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;公開(kāi)了一種煙草打葉工藝參數(shù)獲取方法、裝置及設(shè)備，該方法包括構(gòu)建葉片結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型；將煙草樣本輸入葉片結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型，得到其葉片結(jié)構(gòu)特征預(yù)測(cè)值；根據(jù)
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：以煙支重量的標(biāo)準(zhǔn)偏差作為響應(yīng)變量，以影響卷煙重量的參數(shù)為自變量，對(duì)響應(yīng)曲面的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到響應(yīng)曲面回歸模型；根據(jù)響應(yīng)曲面回歸模型
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；S4：采用帶交叉驗(yàn)證的網(wǎng)格搜索算法，優(yōu)化隨機(jī)森林分類(lèi)模型的參數(shù)組合，選擇平均分類(lèi)精度最高的隨機(jī)森林分類(lèi)模型作為復(fù)烤片煙工業(yè)使用價(jià)值預(yù)測(cè)模型
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合適的算法模型。在推進(jìn)過(guò)程中，項(xiàng)目組將歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)代入回歸樹(shù)（CART）、梯度提升決策樹(shù)（GBDT）、隨機(jī)森林等六種算法模型
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發(fā)明實(shí)施例涉及煙草加工領(lǐng)域，提供了一種煙絲摻配過(guò)程均勻性的判斷方法，包括：將運(yùn)輸主煙絲的煙絲皮帶進(jìn)行測(cè)量，構(gòu)建主煙絲的模型；將同
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流程及管理模型構(gòu)建的方法和意義。
二期培訓(xùn)結(jié)束后，該廠迅速組織各相關(guān)部門(mén)指派的骨干力量，全面投入到“流程地圖”的構(gòu)建當(dāng)中，力爭(zhēng)用一個(gè)月的時(shí)間，
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煙草在線綠春消息 2014年8月5日，云南綠春縣煙草分公司積極響應(yīng)卷煙營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)化取向改革號(hào)召，開(kāi)展精益營(yíng)銷(xiāo)體系項(xiàng)目培訓(xùn)。通過(guò)學(xué)習(xí)精益營(yíng)銷(xiāo)的“MPV模型”這一創(chuàng)造性
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和流量累積量；將所述輸入數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的加香加料控制模型中，即可得到所述加香加料控制模型輸出的加香流量；其中，所述加香加料控制模型是利用葉組
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《大語(yǔ)言模型到多模態(tài)大模型再到工業(yè)領(lǐng)域大模型》《人工制造與智能制造產(chǎn)業(yè)案例及經(jīng)驗(yàn)分享》兩個(gè)主題進(jìn)行了講解，在場(chǎng)員工紛紛表示，通過(guò)此次講座，進(jìn)一步了解了人工智能
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絲車(chē)間的研究與應(yīng)用”兩個(gè)項(xiàng)目，構(gòu)建起健康狀態(tài)評(píng)價(jià)模型、筒壁溫度預(yù)測(cè)模型、烘絲前水分預(yù)測(cè)模型，打造了智能化烘絲單元管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過(guò)程的薄板烘絲精準(zhǔn)控制
