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申请/专利权人：大成食品(大连)有限公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的碳烤肉温度控制方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、建立温度反馈预测模型、模型参数优化和实时温度控制。本发明属于温度控制领域，具体是指基于机器学习的碳烤肉温度控制方法及系统，本方案通过设计不对称均方对数误差损失函数，对预测值滞后和预测值提前进行不同的惩罚；通过设计单调性正则化损失函数，提高温度反馈预测的平稳性和可靠性，实现温度控制达到最佳状态；在探索阶段动态调整搜索策略，引入误差比例和缩放因子；在开发阶段进行精细化搜索；采用偏移优化策略通过对候选位置进行最终优化，进而提高温度控制的精准性。
主权项：1.基于机器学习的碳烤肉温度控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集历史加工温度数据；步骤S2：数据预处理，对采集的数据进行数据清洗、数据转换和数据集划分；步骤S3：建立温度反馈预测模型，通过设计不对称均方对数误差损失函数，对预测值滞后和预测值提前进行不同的惩罚；设计单调性正则化损失函数；得到总损失函数，进而完成温度反馈预测模型的建立；步骤S4：模型参数优化，在探索阶段动态调整搜索策略，引入误差比例和缩放因子；在开发阶段进行精细化搜索；采用偏移优化策略通过对候选位置进行最终优化；进而完成温度反馈预测模型的优化；步骤S5：实时温度控制，基于建立完成的温度反馈预测模型实现实时温度控制；在步骤S3中包步骤S32：设计不对称均方对数误差损失函数；基于均方对数误差损失函数引入不对称惩罚机制，在预测值滞后和预测值提前时给予不同的惩罚权重；所用公式如下： ；式中，ME是不对称均方对数误差损失函数；T1是总样本数量；和分别是时间步t1的实际标签和预测标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大成食品(大连)有限公司 基于机器学习的碳烤肉温度控制方法及系统
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