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申请/专利权人：陕西天和乳业有限公司

摘要：本发明涉及数据预测技术领域，涉及一种基于数据处理的乳制品生产监测系统，包括：预警模块：用于获取与乳制品相关的数据集；若预警指标的最大值大于阈值，进行预警；预警指标与预测值和实际值的差异的均值正相关；预测模块：用于基于非噪声数据对噪声指标大于噪声阈值的数据进行修正，得到实际值；噪声指标获取模块：用于对数据的异常指标的标准差进行归一化，得到噪声指标；异常指标获取模块：用于将数据的孤立指标与差异指标的积作为异常指标；孤立指标表征了数据的离群程度，差异指标反映了数据的异常程度。本发明提高了对数据进行预测的准确率，提高了基于预测值与实际值判断杀菌处理过程是否存在异常的准确率。

主权项：1.一种基于数据处理的乳制品生产监测系统，其特征在于，包括：异常指标获取模块：用于获取设定时间内与乳制品相关的数据集，数据集包括至少两个数据点，各个数据点包括乳制品的一个温度数据和乳制品所在杀菌容器内的一个湿度数据，其中任一数据点中数据的采集时刻相同；所有数据点中相同类型的数据组成数据序列，进而得到多个数据序列；将任一数据序列称为目标序列，目标序列中第i个数据的异常指标的计算公式为： ；为所述第i个数据的孤立指标；为所述第i个数据；在目标序列中取第i个数据之前的预设数量个数据，所述预设数量个数据与所述第i个数据的次序是连续的，k为所述预设数量，为所述预设数量个数据中第j个数据；所述第i个数据的孤立指标的计算公式为： ；为目标序列中第m个数据；、、、和分别为目标序列中第i个数据前的所有数据的总个数、中位数、标准差、最大值和最小值；噪声指标获取模块：用于对数据集的任一数据点的所有类型数据的异常指标的标准差进行正相关归一化，得到各类型数据的噪声指标；基于噪声指标对目标序列中数据进行划分得到非噪声数据和噪声数据；预测模块：用于基于目标序列中非噪声数据对噪声数据进行修正，得到目标序列中任一数据的实际值，对所有实际值使用指数平滑法得到预测值；预警模块：若数据序列的预警指标的最大值大于阈值，则进行预警；其中，目标序列的预警指标的表达式为： ；n为目标序列中所有数据的总数，为所述第i个数据对应的预测值，为所述第i个数据对应的实际值，为正相关归一化函数，为预设值，的作用为防止分母为零，将称为第i个数据的预测差异，为目标序列中所有数据的预测差异的标准差。

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