為提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯能力,提出基于數(shù)據(jù)拓?fù)涞臒煵萜髽I(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型。構(gòu)建煙草生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)拓?fù)淠Ｐ?利用數(shù)據(jù)拓?fù)淠Ｐ瓦M(jìn)行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息采樣,為追溯系統(tǒng)提供可用數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算生產(chǎn)質(zhì)量追溯初始分布值的估計(jì)值獲取生產(chǎn)追溯強(qiáng)度及分布結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,分析追溯系統(tǒng)的頻率分布,綜合上述步驟實(shí)現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的實(shí)時(shí)性較好,動(dòng)態(tài)追溯能力較強(qiáng),對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的信息定位能力較好。 

【文章來(lái)源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

模型的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

采用數(shù)據(jù)拓?fù)渫诰蚍椒?從i個(gè)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的隨機(jī)分布向量,選取j個(gè)向量構(gòu)成煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯檢測(cè)的變換矩陣A,即: A=( φ 1 ,φ 2 ,?,φ j ),i<j 。根據(jù)矩陣分布情況構(gòu)建煙草生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)拓?fù)淠Ｐ?如圖2所示。采用相空間重構(gòu)方法實(shí)現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組和拓?fù)湓O(shè)計(jì),提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的動(dòng)態(tài)性。

為測(cè)試本文方法在實(shí)現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析。仿真硬件環(huán)境為:選用256 MB內(nèi)存,CPU主頻為1.0 GHz,操作系統(tǒng)為Windows 10的PC端進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。軟件環(huán)境為:利用Matlab/Simulink中simPowerSystemsMl工具箱建立系統(tǒng)仿真模型,并在模型中應(yīng)用MLIB和MTRACE提升本文模型的自動(dòng)實(shí)驗(yàn)?zāi)芰10],對(duì)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的樣本信息采樣數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自于Tobacco Database[11],對(duì)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)數(shù)據(jù)樣本集大小為1200,煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模為80,信息采樣的時(shí)間長(zhǎng)度為50,特征重構(gòu)的維數(shù)為12,采樣時(shí)間延遲為0.59,對(duì)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的收斂性判斷閾值為0.75[12],根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息采樣和聚類處理,得到原始的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息分布,如圖3所示。以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進(jìn)行本文方法的性能檢測(cè)。

【參考文獻(xiàn)】：
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