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本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)方法,旨在通過(guò)改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)問(wèn)題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類(lèi)模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類(lèi)的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過(guò)精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來(lái)定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測(cè)生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成

一、項(xiàng)目分類(lèi) 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡(jiǎn)介 主要針對(duì)密碼算法的FPGA實(shí)現(xiàn)和加速優(yōu)化。其特征在于，系統(tǒng)通過(guò)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)不同認(rèn)證機(jī)制，系統(tǒng)包括硬件認(rèn)證模塊和軟件功能模塊。利用FPGA的可編程邏輯電路部分實(shí)現(xiàn)認(rèn)證機(jī)制算法的硬件加速。 集成電路中差分對(duì)管的失調(diào)電壓或者帶隙電壓會(huì)隨著溫度和電源電壓的變化而產(chǎn)生漂移，從而惡化前臺(tái)校正的結(jié)果。經(jīng)過(guò)理論分析、模擬仿真和實(shí)際電路測(cè)試，我們發(fā)現(xiàn)這種由溫度和電源電壓變化而引起的失調(diào)漂移呈現(xiàn)一定的線性特征，可以用線性內(nèi)插或者反饋的方式對(duì)失調(diào)漂移進(jìn)行校正，從而無(wú)需傳統(tǒng)的后臺(tái)校正電路，具有校正電路簡(jiǎn)單、對(duì)比較器正常工作無(wú)干擾、精度高等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)開(kāi)發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類(lèi)型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開(kāi)發(fā)。已經(jīng)在兩家大型三甲醫(yī)院做測(cè)試，算法和程序代碼完整，

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 開(kāi)發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類(lèi)型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開(kāi)發(fā)。

1.高管1名，有化工染料生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)或擔(dān)任過(guò)化工企業(yè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 2.化工生產(chǎn)中層干部5名，本科及以上學(xué)歷，40歲以下，從事化工行業(yè)最少3年以上時(shí)間 3.化工（含機(jī)械）設(shè)備自動(dòng)化技術(shù)人員5名，從事化工行業(yè)至少2年以上時(shí)間 4.技術(shù)員20名，大專及以上應(yīng)屆畢業(yè)生

Web挖掘技術(shù)屬于信息科學(xué)領(lǐng)域，涉及自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和隨機(jī)過(guò)程等多個(gè)研究領(lǐng)域，并需要使用概率統(tǒng)計(jì)、矩陣?yán)碚撘约捌渌浻?jì)算方法作為研究工具和手段。本項(xiàng)目主要針對(duì)Web挖掘中的Web數(shù)據(jù)模型、文本分類(lèi)和信息檢索等基本問(wèn)題進(jìn)行理論和算法上的研究，并就這些問(wèn)題提出了潛在語(yǔ)義結(jié)構(gòu)模型、基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法和基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索等模型。同時(shí)，在理論上對(duì)這些方法進(jìn)行了深入的研究和探討，從理論上證明了其正確性。在實(shí)驗(yàn)方面，我們將分類(lèi)模型應(yīng)用于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（REUTER-21578語(yǔ)料庫(kù)、復(fù)旦大學(xué)中文文本分類(lèi)語(yǔ)料庫(kù)），進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明這些方法均表現(xiàn)出了較好的性能，接近甚至優(yōu)于SVM和KNN的分類(lèi)效果，并應(yīng)用檢索模型在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試文檔集（CACM、CISI、CRAN、MED）上進(jìn)行了多次對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其性能與BM25相當(dāng)在某些指標(biāo)上甚至更優(yōu)。另外，課題組在北大天網(wǎng)測(cè)試文檔集上應(yīng)用上述模型，在近幾年的全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì)（SEWM）的中文WEB信息檢索評(píng)測(cè)中均取得了優(yōu)異的成績(jī)。

針對(duì)大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問(wèn)題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問(wèn)題等。

項(xiàng)目背景：近年來(lái)，我國(guó)自動(dòng)售貨機(jī)蓬勃發(fā)展的最佳時(shí) 期已經(jīng)到來(lái)，從零售行業(yè)的視角來(lái)看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價(jià)值越來(lái)越突出，但線下門(mén)店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級(jí)引入自動(dòng) 售貨機(jī)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)支付功能以及貨物管理功能，使 得自動(dòng)售貨機(jī)運(yùn)營(yíng)效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無(wú)限的 想象空間。隨著移動(dòng)支付的興起，國(guó)內(nèi)自動(dòng)售貨機(jī)市場(chǎng)近幾 年可謂遍地開(kāi)花，發(fā)展迅猛。近些年自動(dòng)售貨機(jī)行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價(jià)低、性能穩(wěn)定，運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)單，購(gòu)物便利，售賣(mài)商品范圍廣 闊的機(jī)器越來(lái)越受到運(yùn)營(yíng)商的青睞。目前智能視覺(jué)柜采用靜 態(tài)識(shí)別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來(lái)的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費(fèi)者掃碼后開(kāi)門(mén)，取走商品后，關(guān)門(mén)，通過(guò)錄制 取走商品的視頻進(jìn)行解析消費(fèi)者取走的什么商品，從后進(jìn)行 自動(dòng)結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺(jué)識(shí)別，能通過(guò)人工智能 AI 進(jìn)行識(shí)別商品類(lèi)別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡(jiǎn)要描述：掃碼開(kāi)門(mén)，采集視頻或圖片， 關(guān)門(mén)后通過(guò)算法自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的商品明細(xì)，目前算法 準(zhǔn)確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對(duì)工廠質(zhì)檢、智能識(shí)別商品明細(xì)、智能補(bǔ)貨統(tǒng)計(jì)等 場(chǎng)景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機(jī)開(kāi) 門(mén)取貨自動(dòng)識(shí)別商品的準(zhǔn)確率達(dá)到 100%，帶來(lái)更便捷的購(gòu)物體驗(yàn)。  對(duì)技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動(dòng)化控制實(shí)施案 例，承擔(dān)過(guò)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動(dòng)化設(shè)計(jì)。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級(jí) 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯。