基于多因素的卷烟机参数深度学习自主优化的系统及方法

本发明公开了一种基于多因素的卷烟机参数深度学习自主优化的系统及方法，所述系统包括：数据采集模块，用于采集卷烟材料的物理性能数据、烟丝特性数据、环境温湿度数据和对应的卷烟机工艺参数；深度学习模型构建模块，用于根据所采集的数据，构建基于LSTM的卷烟机参数深度学习模型；卷烟机工艺参数调整模块，用于将数据采集模块实时采集的数据输入卷烟机参数深度学习模型中，得到卷烟机工艺参数，并根据输出结果调节卷烟机的工艺参数。本发明的基于多因素的卷烟机参数深度学习自主优化的系统及方法，卷烟机能够根据外界环境因素的变化，通过深度学习算法自动调节工艺参数，确保烟支质量的稳定性，减少人工干预，提高生产效率和产品质量。