本發(fā)明涉及控制器性能評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種烘絲機(jī)控制器性能評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取初始數(shù)據(jù)集；基于所述初始數(shù)據(jù)集，建立數(shù)字孿生模型；采用貝葉斯優(yōu)化方法在所述數(shù)字孿生模型中尋找控制器參數(shù)最優(yōu)值；將所述控制器參數(shù)最優(yōu)值應(yīng)用...

本發(fā)明涉及葉絲風(fēng)選的風(fēng)門(mén)開(kāi)度控制領(lǐng)域，具體涉及一種葉絲風(fēng)選風(fēng)門(mén)復(fù)合控制方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：判斷是否進(jìn)入生產(chǎn)階段；在判斷進(jìn)入生產(chǎn)階段的情況下，判斷進(jìn)出料皮帶秤是否能采集到數(shù)值；在不能采集到數(shù)據(jù)的情況下，采用單閉環(huán)負(fù)反饋PID控制風(fēng)...

本發(fā)明涉及卷包機(jī)械領(lǐng)域，公開(kāi)了一種煙支和內(nèi)襯紙?zhí)蕹謨?chǔ)裝置及ZB47包裝機(jī)、剔除分儲(chǔ)方法，該剔除分儲(chǔ)裝置包括剔除器、第二檢測(cè)模塊、煙支通道、輸送結(jié)構(gòu)、第二輸送軌道、第一存儲(chǔ)箱和第二存儲(chǔ)箱，輸送結(jié)構(gòu)包括相分隔的第一輸送部分和第二輸送部分，...

本發(fā)明涉及卷煙廠煙氣處理與余熱回收領(lǐng)域，具體地涉及一種卷煙廠排潮余熱回收與白霧消除裝置、方法及控制系統(tǒng)。該裝置包括設(shè)置于排潮主風(fēng)管末端的風(fēng)道、插設(shè)熱管陣列的熱交換單元、盛放介質(zhì)水的水箱以及與水箱換熱的熱泵系統(tǒng)，所述熱管蒸發(fā)段表面覆有親水...

本發(fā)明實(shí)施例提供一種煙葉采購(gòu)方案的生成方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取每個(gè)產(chǎn)情數(shù)據(jù)區(qū)塊和每個(gè)采購(gòu)交易數(shù)據(jù)區(qū)塊；判斷當(dāng)前期是否能夠完成采購(gòu)計(jì)劃；在判斷能夠完成采購(gòu)計(jì)劃的情況下，執(zhí)行前一期的采購(gòu)計(jì)劃以作為當(dāng)前期的采購(gòu)方案...

本公開(kāi)實(shí)施例提供了三維空間無(wú)線(xiàn)信號(hào)強(qiáng)度確定方法、設(shè)備、介質(zhì)以及產(chǎn)品，該方法包括：確定移動(dòng)端在移動(dòng)過(guò)程中的目標(biāo)位置信息；將目標(biāo)位置信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出目標(biāo)位置信息所對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)無(wú)線(xiàn)信號(hào)強(qiáng)度；其中，殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

本發(fā)明涉及一種煙葉細(xì)胞壁大分子三維模式化合物標(biāo)準(zhǔn)品及其制備方法和應(yīng)用，所述制備方法包括二元及以上標(biāo)準(zhǔn)品的制備方法中的任意一種；所述煙葉細(xì)胞壁大分子包括纖維素、半纖維素、木質(zhì)素或果膠。本發(fā)明通過(guò)特定的制備方法，所得標(biāo)準(zhǔn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)具有較高...

本技術(shù)公開(kāi)了一種滾刀調(diào)整裝置，包括底板（1），所述底板（1）上固設(shè)有兩個(gè)側(cè)板（2），兩個(gè)所述側(cè)板（2）上安裝有支撐輥（3），所述底板（1）上還設(shè)置有支撐輥高度調(diào)節(jié)組件，兩個(gè)所述側(cè)板（2）的頂部安裝有上水平桿組件，所述上水平桿組件上安裝有...

本公開(kāi)實(shí)施例提供了應(yīng)用于傳送帶上的煙葉體積確定方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：在傳送帶運(yùn)輸煙葉的過(guò)程中，獲取當(dāng)前采集周期內(nèi)包括煙葉的第一圖像；確定與第一圖像相對(duì)應(yīng)的梯度幅值和梯度方向，以基于梯度幅值和梯度方向?qū)Φ谝粓D像中的像素點(diǎn)進(jìn)行...

本申請(qǐng)涉及一種穩(wěn)態(tài)煙支檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：采集當(dāng)前班次內(nèi)生產(chǎn)的每一煙支的樣本煙絲密度分布數(shù)據(jù)，基于每一煙支的樣本煙絲密度分布數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)應(yīng)的煙支進(jìn)行擬合處理，得到每一煙支的樣本煙支密度分布函數(shù)；獲取歷史班次內(nèi)檢測(cè)到的...

本發(fā)明涉及盤(pán)車(chē)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種盤(pán)車(chē)裝置及盤(pán)車(chē)方法，該盤(pán)車(chē)裝置包括驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)和控制單元；驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)包括伺服電機(jī)，伺服電機(jī)用于與盤(pán)車(chē)手輪的轉(zhuǎn)軸傳動(dòng)連接以驅(qū)動(dòng)輪組轉(zhuǎn)動(dòng)；控制單元包括操控模塊和模式切換模塊，操控模塊與伺服電機(jī)信號(hào)連接，模式切換模...

本申請(qǐng)涉及一種煙草熱失重速率預(yù)測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該煙草熱失重速率預(yù)測(cè)方法包括：將待處理煙草置于預(yù)設(shè)的溫濕度環(huán)境中充分靜置后加熱制樣，再研磨為粉末并置于惰性氣氛下進(jìn)行熱重分析，獲取質(zhì)量隨溫時(shí)變化數(shù)據(jù)并計(jì)算熱失重速率，按溫度范圍...

本技術(shù)公開(kāi)了一種用于煙箱整理的防內(nèi)翻裝置，包括：底板、固定組件和防內(nèi)翻組件；防內(nèi)翻組件包括兩個(gè)固定板、第一連接板和第二連接板，固定板的直角三角形結(jié)構(gòu)，第一連接板的兩側(cè)壁分別與兩個(gè)固定板的第一直角邊連接，第二連接板的兩側(cè)壁分別與兩個(gè)固定板...

本申請(qǐng)涉及一種基于高光譜成像的煙葉產(chǎn)地鑒別方法和裝置，應(yīng)用于煙葉鑒別領(lǐng)域，其中，該方法包括：獲取待鑒別煙葉，對(duì)待鑒別煙葉進(jìn)行高光譜成像，得到待鑒別煙葉的高光譜指標(biāo)數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的成分權(quán)重分析策略，對(duì)高光譜指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行成分分析，得到成分分...

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于兩階段檢測(cè)模型的煙支外觀缺陷的在線(xiàn)檢測(cè)方法，屬于煙支外觀監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述在線(xiàn)檢測(cè)方法包括：獲取卷煙生產(chǎn)線(xiàn)的煙支圖像；將所述煙支圖像輸入至yolo目標(biāo)檢測(cè)模型以獲取煙支的缺陷部位的邊界框；將所述缺陷部位的邊界框輸...

本技術(shù)公開(kāi)了一種MAX?M8膠水管路清潔工裝，包括主體，主體包括底板以及設(shè)置在底板兩側(cè)的側(cè)板，底板上沿底板的長(zhǎng)度方向上間隔設(shè)置有若干限位固定塊；限位固定塊上開(kāi)設(shè)有若干定位通孔，PU管穿設(shè)在定位通孔中且PU管的兩端外露于主體的左右兩端，相...

本發(fā)明涉及煙支質(zhì)量分析領(lǐng)域和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煙支質(zhì)量關(guān)鍵影響因素識(shí)別方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)。包括：獲取煙支生產(chǎn)數(shù)據(jù)；對(duì)所述煙支生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以獲取煙支生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練集；構(gòu)建基于多視圖無(wú)監(jiān)督自適應(yīng)學(xué)習(xí)的煙支質(zhì)量關(guān)鍵影響因素...

本發(fā)明實(shí)施例提供一種雙分支增量學(xué)習(xí)的煙支質(zhì)量異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取煙支生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；將質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和增量?jī)?yōu)化數(shù)據(jù)集；采用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)...

本發(fā)明實(shí)施例提供一種卷煙濾棒測(cè)試臺(tái)智能診斷方法及系統(tǒng)，涉及卷煙檢測(cè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。所述診斷方法包括：通過(guò)多維數(shù)據(jù)采集模塊獲取卷煙濾棒測(cè)試臺(tái)的數(shù)據(jù)信息，作為待診斷數(shù)據(jù)；對(duì)采集的待診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LS...

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種題庫(kù)生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的歷史考試數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史考試數(shù)據(jù)確定目標(biāo)對(duì)象的個(gè)體遺忘曲線(xiàn)；其中，個(gè)體遺忘曲線(xiàn)用于表示目標(biāo)對(duì)象的知識(shí)點(diǎn)記憶量關(guān)于時(shí)間的遺忘規(guī)律；根據(jù)個(gè)體遺忘曲線(xiàn)，確定...