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摘要：本发明属于生产管理技术领域，提供了鱼风味辣椒酱的生产控制方法及系统。所述方法包括：接收鱼风味辣椒酱的配方、目标辣度及目标酸度；使用深度分析模型对配方中影响辣度和酸度的主配方原料、辅配方原料、发酵参数进行处理得到辣度关联关系和酸度关联关系，据此确定得出影响辣度和酸度的主配方原料和辅配方原料的配比；按照确定出的配比对配方原料的量进行调控，并对配方原料依次进行预处理、腌制、发酵，生产得出符合目标辣度和目标酸度的鱼风味辣椒酱。本发明使用深度分析技术来分析配方中各原料与生产出的鱼风味辣椒酱的辣度和酸度的关联关系，据此确定出在对应的发酵条件下最合适的原料配比，可降低生产成本和保持产品的天然风味。

主权项：1.一种鱼风味辣椒酱的生产控制方法，其特征在于，包括如下步骤：接收鱼风味辣椒酱的配方、目标辣度及目标酸度；其中，所述配方中包括鲜二荆条、鲜小米辣、红花椒、八角、山柰、鲜青花椒粒、藿香、大蒜、仔姜、芹菜、盐、鲫鱼、白酒、醪糟、菜籽油；对所述配方进行分析处理，获得影响辣度的第一主配方原料和第一辅配方原料，影响酸度的第二主配方原料和第二辅配方原料；使用深度分析模型对所述第一主配方原料、所述第一辅配方原料、所述第二主配方原料、所述第二辅配方原料、第一发酵温度和第一发酵湿度进行深度处理，获得辣度关联关系和酸度关联关系；其中，所述辣度关联关系用于表示生产得出的鱼风味辣椒酱的实际辣度与所述第一主配方原料、所述第一辅配方原料的配比的对应关系，所述酸度关联关系用于表示生产得出的鱼风味辣椒酱的实际酸度与所述第二主配方原料、所述第二辅配方原料的配比的对应关系；所述第一发酵温度和所述第一发酵湿度是预设的；基于所述目标辣度和所述辣度关联关系确定得出影响辣度的所述第一主配方原料和所述第一辅配方原料的第一配比，根据所述目标酸度和所述酸度关联关系确定得出影响酸度的所述第二主配方原料和所述第二辅配方原料的第二配比；按照所述第一配比、所述第二配比对配方原料的量进行调控，并对配方原料依次进行预处理、腌制、发酵，生产得出符合所述目标辣度和所述目标酸度的鱼风味辣椒酱；所述方法还包括：获取鱼风味辣椒酱的若干条真实生产数据，每条所述真实生产数据包括：影响辣度的第三主配方原料和第三辅配方原料的配比，影响酸度的第四主配方原料和第四辅配方原料的配比，发酵参数，第一实际辣度、第一实际酸度；其中，所述发酵参数包括第二发酵温度和第二发酵湿度；根据所述真实生产数据构成训练数据集，使用该训练数据集中的训练数据对所述深度分析模型进行训练，直至达到训练终止条件；所述根据所述真实生产数据构成训练数据集，包括：根据所述真实生产数据构成第一组训练数据；调控所述配方中的所述第一主配方原料、所述第一辅配方原料、所述第二主配方原料、所述第二辅配方原料的第三配比，以及调控所述发酵参数，对所述第三配比和所述发酵参数进行排列组合，获得仿真输入数据，将所述仿真输入数据输入仿真软件，仿真获得仿真输出数据，所述仿真输出数据包括第二实际辣度、第二实际酸度；根据所述仿真输入数据和所述仿真输出数据构造得到第二组训练数据，根据所述第一组训练数据和所述第二组训练数据融合得出所述训练数据集；所述根据所述第一组训练数据和所述第二组训练数据融合得出所述训练数据集，包括：所述真实生产数据中还包括人为调控次数记录数据，根据各所述人为调控次数记录数据计算得出平均人为调控次数；根据所述平均人为调控次数和对应的负相关函数计算得出所述第一组训练数据的第一占比，根据所述第一占比确定所述第二组训练数据的第二占比；根据训练数据预设量和所述第一占比、所述第二占比确定得出所述第一组训练数据中的第一数据量、所述第二组训练数据中的第二数据量；从所述第一组训练数据中随机挑选得出所述第一数据量的训练数据，以及从所述第二组训练数据中随机挑选得出所述第二数据量的训练数据，构成所述训练数据集。

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