烟草在线—吸烟有害健康！

，包括：接收与BP神经网络预测模型匹配的与松散润叶出口水分相关的实时数据；其中，BP神经网络预测模型的超级参数依据设备和物料动态变化而动态更新

。“‘金丝利·通’数据质量评估信息平台”对“金丝利·通”数据质量进行评估分析，构建SPSO质量评估模型，分析出存在错误、偏离期望值的噪声数据，切实提高云POS

内外专家来院开展学术交流。西安交通大学、上海烟草集团、安徽、福建、湖南中烟、郑州院等单位8位博士参加会议。　　与会博士分别作了题为“助剂对卷烟燃烧温度的影响机制”、“卷烟燃烧数学模型的建立”、“低

设备参数的设置值推荐方法、装置、设备及介质，获取数据库中复烤厂各设备对应的历史运行数据，预处理；进行随机森林模型和支持向量机模型训练，得到复烤厂

收集与分析历史数据、在线数采数据及关键因子的相关性，运用分析结果进行IPO&CE流程筛选出试验因子，并开展了DOE试验，通过模型拟合及相关软件分析确定

融合特征集；S2：记录整个烘烤过程的工艺曲线参数；S3：构建定量预测模型：基于最小二乘法构建各工艺参数对应的融合模型，

及系统，属于烟草监测领域，针对叶丝干燥异常工况检测不精确的问题，该发明包括将测试样本数据集根据变量特性划分为多个子块；基于训练好的自编码模型提取

;包括：获取烘丝机内的滚筒内空气含水量及热风管道内的空气含水量，并计算得到烘丝机的实时除水量；获取烘丝机的出口空气含水量，并设置第一PID控制模型

，所述系统包括因素查找筛分单元、控制单元、预警单元，其中，控制单元采用双模型控制方式，建立有工艺参数控制模型与能量衡算模型，所述控制

与烟丝水分的控制方法，包括：获取薄板烘丝机的排潮管道实时除水量和目标除水量，设置第一PID控制模型，用于根据所述目标除水量与所述实时除水量对

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