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龙图腾网获悉河北唐粮农业科技有限公司申请的专利基于大数据的大米精细化加工质量控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120181666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510288462.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于大数据的大米精细化加工质量控制方法是由王二白;唐兴彬设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的大米精细化加工质量控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的大米精细化加工质量控制方法，方法包括获取大米精细化加工原始数据、优化原始数据、大米加工环节过程异常检测、优化精细化生产控制参数和大米加工质量控制管理。本发明涉及大米加工流程数据处理技术领域，具体是指基于大数据的大米精细化加工质量控制方法，本方案创新性地提出结合异常检测和调整生产控制参数，显著提高了大米的整体质量；设计单环节异常检测分支和全局加工过程异常检测分支，精确识别并定位异常来源，提高了异常检测的准确性和全面性；通过搜索因子和个体位置升级的优化策略对获取生产控制参数的算法进行改进，从而获取到大米加工问题环节最优生产控制参数，提升了大米精细化加工质量。

本发明授权基于大数据的大米精细化加工质量控制方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的大米精细化加工质量控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：获取大米精细化加工原始数据，通过采集数据，得到大米精细化加工原始数据； 步骤S2：优化原始数据，用于优化大米精细化加工原始数据，得到大米精细化加工优化数据； 步骤S3：大米加工环节过程异常检测，用于识别在大米加工过程存在问题的生产环节，具体为通过双分支结构建立加工环节过程异常检测模型并对异常检测模型进行训练，最后将待检测数据作为训练后的加工环节过程异常检测模型的输入数据，得到大米加工过程中问题环节；包括以下步骤： 步骤S31：建立加工环节过程异常检测模型，用于构建加工环节过程异常检测模型，得到加工环节过程异常检测模型； 步骤S311：单环节异常检测分支设计，用于监测大米加工过程中单个环节，从而识别出导致大米精加工后质量不良的特定环节； 步骤S312：全局加工过程异常检测分支设计，用于在全局视角分析大米精加工过程中的各个环节，识别出导致精加工后大米质量问题的环节； 步骤S313：获取概率融合权重，所用公式如下： ； 式中，表示第i个环节异常概率融合权重，表示获取异常概率融合权重的权重矩阵，表示获取异常概率融合权重的偏置项参数； 步骤S314：获取最终每个加工环节的异常概率，所用公式如下： ； 式中，表示第i个环节最终异常概率； 步骤S315：加工环节异常判断，具体为若，则该环节被判定为异常，表明该环节存在潜在问题，对大米精细化加工后大米质量产生影响；若，则该环节被判定为正常，表示该环节不会对大米精细化加工后大米质量产生影响； 步骤S32：异常检测模型训练，用于对加工环节过程异常检测模型进行模型训练，具体为使用二元交叉熵损失函数作为模型的损失函数，并使用所述训练数据对加工环节过程异常检测模型进行模型训练，通过反向传播算法和梯度下降法更新加工环节过程异常检测模型参数，得到训练后的加工环节过程异常检测模型； 步骤S33：加工环节异常检测，用于获取大米加工环节过程问题结果，具体为将待检测数据作为训练后的加工环节过程异常检测模型的输入数据，得到大米加工过程中问题环节，所述大米加工过程中问题环节具体为是影响精细化加工后大米质量的环节； 步骤S4：优化精细化生产控制参数，用于优化所述大米加工过程中问题环节中的生产控制参数，通过搜索因子和个体位置升级的优化策略，对获取生产控制参数的算法进行改进，获取到大米加工问题环节最优生产控制参数； 步骤S5：大米加工质量控制管理，根据所述大米加工问题环节最优生产控制参数，重新调整各项环节生产控制参数。

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