申请/专利权人：河南工业大学

申请日：2023-01-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744304A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/16;G06F119/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供一种基于丝苗米白度的留皮度预测方法，该方法基于丝苗米白度对留皮度进行预测，建立的模型整合了澳丝粘、美香粘、19香、象牙香占、象竹香丝苗5类米的加工信息。通过本发明建立的模型，对95％的置信下限和置信上限变化情况进行分析，模型预测效果较好。通过对模型留皮度的预测值与样本留皮度的观测值进行分析，模型的预测在留皮度较小时有优势，留皮度值较大时，模型给出的预测比实际值稍小，模型的整体预测较好。本发明基于易测、灵敏度高的白度指标，给出留皮度值的预测，为提高米的加工精度提供了一类统计方法。

主权项：1.基于丝苗米白度的留皮度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于澳丝粘、美香粘、19香、象牙香占、象竹香丝苗五类丝苗米的白度、留皮度，引入类别变量fac＝澳丝粘，美香粘，19香，象牙香占，象竹香丝苗，并以澳丝粘作为其它四类丝苗米的基准水平；2设留皮度y为因变量，x＝白度,白度2,fac为自变量，yi,xi表示第i次实验观测值，i＝1,2,…,n，其中n表示实验数据的观测个数；基于白度、留皮度的观测数据，建立模型： 其中，i＝1,2,…,n，n为样本量；μi、φ和β为待估参数，其中，μi为第i次观测值的留皮度的均值，φ为散度参数，β为自变量的线性参数；函数g*为连接函数，连接函数为以自然数为底的对数函数；ln*为以自然数为底的对数函数；ηi为伪因变量；3采用迭代重加权最小二乘算法对参数β进行估计，步骤如下：1根据样本观测值x、y，得到进而估计其中，为第i个观测值的留皮度估计值；为伪因变量的估计值；2令向量根据由最小二乘算法，计算出值；其中，为参数β的估计值；T表示向量的转置；3根据值及样本观测值xi，由公式1计算并令其中zi为修正因变量；由等式计算其中，权重W为对角矩阵；为参数β在此次迭代的估计值；第i行第i列的元素为其中，wi为第i个观测值权重；V*为变量“*”的方差；4由值，再次更新权重矩阵W以及修正因变量5重复上述步骤，直到收敛为止；4采用皮尔逊估计法对散度参数φ进行估计，算法为： 其中，p为线性成分中待估计参数的个数，为第i个观测值的留皮度估计值，wi为第i个观测值权重；为散度参数的估计值；5基于R软件中的函数glm，实现对参数β及φ的估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南工业大学 基于丝苗米白度的留皮度预测方法

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