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龍圖騰網獲悉河北唐糧農業科技有限公司申請的專利基于大數據的大米精細化加工質量控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120181666B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510288462.6，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權基于大數據的大米精細化加工質量控制方法是由王二白;唐興彬設計研發完成，并于2025-03-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的大米精細化加工質量控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據的大米精細化加工質量控制方法，方法包括獲取大米精細化加工原始數據、優化原始數據、大米加工環節過程異常檢測、優化精細化生產控制參數和大米加工質量控制管理。本發明涉及大米加工流程數據處理技術領域，具體是指基于大數據的大米精細化加工質量控制方法，本方案創新性地提出結合異常檢測和調整生產控制參數，顯著提高了大米的整體質量；設計單環節異常檢測分支和全局加工過程異常檢測分支，精確識別并定位異常來源，提高了異常檢測的準確性和全面性；通過搜索因子和個體位置升級的優化策略對獲取生產控制參數的算法進行改進，從而獲取到大米加工問題環節最優生產控制參數，提升了大米精細化加工質量。

本發明授權基于大數據的大米精細化加工質量控制方法在權利要求書中公布了：1.基于大數據的大米精細化加工質量控制方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：獲取大米精細化加工原始數據，通過采集數據，得到大米精細化加工原始數據； 步驟S2：優化原始數據，用于優化大米精細化加工原始數據，得到大米精細化加工優化數據； 步驟S3：大米加工環節過程異常檢測，用于識別在大米加工過程存在問題的生產環節，具體為通過雙分支結構建立加工環節過程異常檢測模型并對異常檢測模型進行訓練，最后將待檢測數據作為訓練后的加工環節過程異常檢測模型的輸入數據，得到大米加工過程中問題環節；包括以下步驟： 步驟S31：建立加工環節過程異常檢測模型，用于構建加工環節過程異常檢測模型，得到加工環節過程異常檢測模型； 步驟S311：單環節異常檢測分支設計，用于監測大米加工過程中單個環節，從而識別出導致大米精加工后質量不良的特定環節； 步驟S312：全局加工過程異常檢測分支設計，用于在全局視角分析大米精加工過程中的各個環節，識別出導致精加工后大米質量問題的環節； 步驟S313：獲取概率融合權重，所用公式如下： ； 式中，表示第i個環節異常概率融合權重，表示獲取異常概率融合權重的權重矩陣，表示獲取異常概率融合權重的偏置項參數； 步驟S314：獲取最終每個加工環節的異常概率，所用公式如下： ； 式中，表示第i個環節最終異常概率； 步驟S315：加工環節異常判斷，具體為若，則該環節被判定為異常，表明該環節存在潛在問題，對大米精細化加工后大米質量產生影響；若，則該環節被判定為正常，表示該環節不會對大米精細化加工后大米質量產生影響； 步驟S32：異常檢測模型訓練，用于對加工環節過程異常檢測模型進行模型訓練，具體為使用二元交叉熵損失函數作為模型的損失函數，并使用所述訓練數據對加工環節過程異常檢測模型進行模型訓練，通過反向傳播算法和梯度下降法更新加工環節過程異常檢測模型參數，得到訓練后的加工環節過程異常檢測模型； 步驟S33：加工環節異常檢測，用于獲取大米加工環節過程問題結果，具體為將待檢測數據作為訓練后的加工環節過程異常檢測模型的輸入數據，得到大米加工過程中問題環節，所述大米加工過程中問題環節具體為是影響精細化加工后大米質量的環節； 步驟S4：優化精細化生產控制參數，用于優化所述大米加工過程中問題環節中的生產控制參數，通過搜索因子和個體位置升級的優化策略，對獲取生產控制參數的算法進行改進，獲取到大米加工問題環節最優生產控制參數； 步驟S5：大米加工質量控制管理，根據所述大米加工問題環節最優生產控制參數，重新調整各項環節生產控制參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河北唐糧農業科技有限公司，其通訊地址為：063205 河北省唐山市曹妃甸區裝備制造園區青林公路西側,新城大道以北1號廠房；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。