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申请/专利权人：深圳市新盛达包装制品有限公司

摘要：本发明涉及一种保鲜纸箱的性能监测与评估方法及系统，属于保鲜纸箱技术领域，本发明通过对当前预设时间之内的保鲜纸箱的保鲜性能特征数据进行评价，获取到达保鲜性能特征数据临界点的预测时间节点，根据到达保鲜性能特征数据临界点的预测时间节点生成相关的预警信息，最后根据相关的预警信息生成当前保鲜纸箱的环境特征调控策略，并基于当前保鲜纸箱的环境特征调控策略对当前保鲜纸箱的环境特征进行调控。本发明通过对保鲜产品配送过程中的预设时间之内的保鲜纸箱的保鲜性能特征数据进行预测，从而能够充分评估保鲜产品在配送过程中的保鲜性能情况，从而根据预测的保鲜性能进行动态调整。

主权项：1.一种保鲜纸箱的性能监测与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取保鲜纸箱在不同环境特征之下的历史保鲜性能变化特征数据，并根据所述保鲜纸箱在不同环境特征之下的历史保鲜性能变化特征数据构建保鲜纸箱的保鲜性能预测模型；获取预设时间之内的环境变化特征数据，并根据所述保鲜纸箱的保鲜性能预测模型以及预设时间之内的环境变化特征数据获取当前预设时间之内的保鲜纸箱的保鲜性能特征数据；通过对所述当前预设时间之内的保鲜纸箱的保鲜性能特征数据进行评价，获取到达保鲜性能特征数据临界点的预测时间节点，根据所述到达保鲜性能特征数据临界点的预测时间节点生成相关的预警信息；根据所述相关的预警信息生成当前保鲜纸箱的环境特征调控策略，并基于所述当前保鲜纸箱的环境特征调控策略对当前保鲜纸箱的环境特征进行调控；获取保鲜纸箱在不同环境特征之下的历史保鲜性能变化特征数据，并根据所述保鲜纸箱在不同环境特征之下的历史保鲜性能变化特征数据构建保鲜纸箱的保鲜性能预测模型，具体包括：通过大数据获取保鲜纸箱在不同环境特征之下的历史保鲜性能变化特征数据，并引入图神经网络，将所述保鲜纸箱在不同环境之下的历史保鲜性能变化特征数据输入到所述图神经网络中；将环境特征作为所述图神经网络的第一图节点，将历史保鲜性能变化特征数据作为所述图神经网络的第二图节点，基于所述第一图节点以及第二图节点构建拓扑结构图；根据所述拓扑结构图获取相关的邻接矩阵，并基于卷积神经网络构建保鲜纸箱的保鲜性能预测模型，并将所述相关的邻接矩阵输入到所述保鲜纸箱的保鲜性能预测模型中进行编码学习；当所述保鲜纸箱的保鲜性能预测模型的损失函数逐渐减小且趋近于与预设收敛值时，保存保鲜纸箱的保鲜性能预测模型的模型参数，输出所述保鲜纸箱的保鲜性能预测模型。

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