基于机器学习的谷物磨削优化控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种基于机器学习的谷物磨削优化控制方法及系统，用于实现谷物的智能化磨削以及提高谷物磨削的效率和精准度。所述方法包括：基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据；根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型；基于所述谷物磨削模型对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果；根据每种工况对应的磨削分析结果生成所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的谷物磨削优化控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于机器学习的谷物磨削优化控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着现代社会生产力的快速发展，在农业生产中水稻、小麦等的谷物近年来也连年丰收，在对这些谷物的磨削生产加工中，如将稻谷加工成可食用的大米，是日常粮食生产中的重要一环。
[0003]现有技术中，现有的谷物磨削装置对谷物磨削加工多采用挤压摩擦的方式，在谷物磨削的过程中不能对不同的谷物进行针对性的磨削，导致磨削不智能而且磨削效果较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于机器学习的谷物磨削优化控制方法及系统，用于实现谷物的智能化磨削以及提高谷物磨削的效率和精准度。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，所述基于机器学习的谷物磨削优化控制方法包括：基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据；根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型；基于所述谷物磨削模型对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果；根据每种工况对应的磨削分析结果生成所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。
[0006]可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据，包括：根据预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试；基于预设的测试时间周期分别采集每种工况的测试数据，其中，所述测试数据包括：谷物磨削设备的工作数据以及谷物磨削数据。
[0007]可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型，包括：对每种工况对应的测试数据进行属性提取，得到每种工况的属性数据，其中，所述属性数据包括：磨削效率和整精米率；根据所述属性数据生成所述多种工况的属性映射关系；根据所述属性映射关系和所述属性数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。
[0008]可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述属性映射关系和所述属性数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型，包括：将所述属性映射关系和所述属性数据输入预置的训练模型，其中，所述训练模型包括：多层卷积网络和归一化网络；通过所述训练模型对所述属性映射关系和所述属性数据进行磨削数据处理，得到磨削数据处理结果；根据所述磨削数据处理结果生成所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。
[0009]可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述基于所述谷物磨削模型对
所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果，包括：分别对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况的磨削效果评价指标；分别将每种工况的磨削效果评价指标输入所述谷物磨削模型进行逻辑回归运算，得到每种工况对应的磨削分析结果。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述根据每种工况对应的磨削分析结果生成所述谷物磨削设备对应的最优工作状态，包括：分别对每种工况对应的磨削分析结果进行等级划分，得到每种工况的磨削等级；对每种工况的磨削等级进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果选取所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。
[0011]可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述谷物磨削优化控制方法还包括：基于所述最优工作状态构建多个种类谷物的工作状态模型，得到每个种类谷物对应的工作状态模型；根据每个种类谷物对应的工作状态模型对所述多个种类谷物进行智能磨削控制。
[0012]本专利技术第二方面提供了一种基于机器学习的谷物磨削优化控制系统，所述基于机器学习的谷物磨削优化控制系统包括：测试模块，用于基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据；构建模块，用于根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型；分析模块，用于基于所述谷物磨削模型对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果；生成模块，用于根据每种工况对应的磨削分析结果生成所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。
[0013]可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述测试模块具体用于：根据预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试；基于预设的测试时间周期分别采集每种工况的测试数据，其中，所述测试数据包括：谷物磨削设备的工作数据以及谷物磨削数据。
[0014]可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述构建模块还包括：提取单元，用于对每种工况对应的测试数据进行属性提取，得到每种工况的属性数据，其中，所述属性数据包括：磨削效率和整精米率；生成单元，用于根据所述属性数据生成所述多种工况的属性映射关系；构建单元，用于根据所述属性映射关系和所述属性数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。
[0015]可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，所述构建单元具体用于：将所述属性映射关系和所述属性数据输入预置的训练模型，其中，所述训练模型包括：多层卷积网络和归一化网络；通过所述训练模型对所述属性映射关系和所述属性数据进行磨削数据处理，得到磨削数据处理结果；根据所述磨削数据处理结果生成所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。
[0016]可选的，在本专利技术第二方面的第四种实现方式中，所述分析模块具体用于：分别对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况的磨削效果评价指标；分别将每种工况的磨削效果评价指标输入所述谷物磨削模型进行逻辑回归运算，得到每种工况对应的磨削分析结果。
[0017]可选的，在本专利技术第二方面的第五种实现方式中，所述生成模块具体用于：分别对每种工况对应的磨削分析结果进行等级划分，得到每种工况的磨削等级；对每种工况的磨削等级进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果选取所述谷物磨削设备对应的最优工
作状态。
[0018]可选的，在本专利技术第二方面的第六种实现方式中，所述谷物磨削优化控制装置还包括：控制模块，用于基于所述最优工作状态构建多个种类谷物的工作状态模型，得到每个种类谷物对应的工作状态模型；根据每个种类谷物对应的工作状态模型对所述多个种类谷物进行智能磨削控制。
[0019]本专利技术第三方面提供了一种基于机器学习的谷物磨削优化控制设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于机器学习的谷物磨削优化控制设备执行上述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法。
[0020]本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法。
[0021]本专利技术提供的技术方案中，基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据；通过获取每台谷物磨削设各在不同工况下的工作数据以及谷物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，其特征在于，所述基于机器学习的谷物磨削优化控制方法包括：基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据；根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型；基于所述谷物磨削模型对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果；根据每种工况对应的磨削分析结果生成所述谷物磨削设备对应的最优工作状态。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，其特征在于，所述基于预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试，得到每种工况对应的测试数据，包括：根据预设的多种工况对预置谷物磨削设备进行谷物磨削测试；基于预设的测试时间周期分别采集每种工况的测试数据，其中，所述测试数据包括：谷物磨削设备的工作数据以及谷物磨削数据。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，其特征在于，所述根据每种工况对应的测试数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型，包括：对每种工况对应的测试数据进行属性提取，得到每种工况的属性数据，其中，所述属性数据包括：磨削效率和整精米率；根据所述属性数据生成所述多种工况的属性映射关系；根据所述属性映射关系和所述属性数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。4.根据权利要求3所述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，其特征在于，所述根据所述属性映射关系和所述属性数据构建所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型，包括：将所述属性映射关系和所述属性数据输入预置的训练模型，其中，所述训练模型包括：多层卷积网络和归一化网络；通过所述训练模型对所述属性映射关系和所述属性数据进行磨削数据处理，得到磨削数据处理结果；根据所述磨削数据处理结果生成所述谷物磨削设备对应的谷物磨削模型。5.根据权利要求1所述的基于机器学习的谷物磨削优化控制方法，其特征在于，所述基于所述谷物磨削模型对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种工况对应的磨削分析结果，包括：分别对所述多种工况进行磨削效果分析，得到每种...

【专利技术属性】
技术研发人员：许铁成，马清虎，
申请(专利权)人：深圳市麦稻科技有限公司，
类型：发明
国别省市：