Processen för krossning av tobak i bulk följs av ett schema för krossning av tobak i bulk, som vanligtvis är förinställt i början och som kan justeras av curern för att tillgodose behovet av tobaksblad under härdningen. I denna studie presenterades de kontrollerade parametrarna för ett schema för tobaksröjning i bulk, vilket är betydelsefullt för den systematiska modelleringen av en intelligent tobaksrökhärdningsprocess. För att helt imitera kuratorns kontroll av tobakshärdningsschemat användes tre typer av sensorer, nämligen en gassensor, bildsensor och fuktsensor. De metoder som användes för att extrahera tobaksbladens lukt, bild och fukt har utvecklats. Tre multisensordatafusionssystem tillämpades, där en minsta kvadratstödvektor (LS-SVM) regressionsmodell och adaptiv neuro-fuzzy inference (ANFIS) beslutsmodell användes. Fyra experiment genomfördes från juli till september 2014, med totalt 603 mätpunkter, vilket säkerställer resultatens robusthet och giltighet. Resultaten visar att ett hybridfusionssystem uppnår en överlägsen förutsägelseprestanda med koefficienterna för bestämning av de kontrollerade parametrarna och når 0,9991, 0,9589, respektive 0,9479. Den höga förutsägelsenoggrannheten gjorde det föreslagna hybridfusionssystemet till en genomförbar, tillförlitlig och effektiv metod för intelligent kontroll över tobakshärdningsschemat.
Juan Wu och Al. I REF föreslogs ett hybriddatafusionssystem baserat på en regressionsmodell med minst kvadratstöd för vektormaskin (LS-SVM) och en beslutsmodell för adaptiv neural fuzzy inference (ANFIS).
Intelligent Control of Bulk Tobacco Curing Schedule Using LS-SVM- and ANFIS-Based Multi-Sensor Data Fusion Approaches
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}