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龙图腾网获悉红云红河烟草(集团)有限责任公司申请的专利一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116306782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310217430.8，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法及存储介质是由段青娜;沙利波;罗运河;邱潇;高阔;卫立;包永源;程勇;李淑梅;李顺然;曾晨宇;王怀;陈慧媛设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法及存储介质，包括使用改进熵PCA对成型机操作参数数据集进行降维；利用改进后的萤火虫优化算法FA调节Elman神经网络阈值以弥补其易陷入局部最优的不足；将训练后的最优权值应用到预测模型中对滤棒成型机下一时刻的吸阻进行预测。本发明基于卷烟厂滤棒成型机中蕴藏的海量生产操作及检测信息，为将数据有效汇聚利用，采用人工智能方法对滤棒成型机生产信息训练学习，进而提出一种基于PCA‑FA‑Elman神经网络的滤棒成型吸阻预测方法，以指导操作工对吸阻控制参数的超前调节，达到降低滤棒次品率的目的。本发明提出的预测方法为控制滤棒吸阻质量参数提供了重要的参考方法。

本发明授权一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷烟滤棒成型机生产过程的吸阻预测方法，其特征在于，包括步骤如下： Step1：利用改进熵的主成分分析法PCA降低滤棒成型机吸阻相关历史数据的维度并将其作为Elman神经网络样本数据； Step2：确定网络拓扑结构并进行网络初始化，利用改进后的FA对Elman神经网络进行优化并对优化后的Elman神经网络进行训练； Step3：使用训练后的Elman神经网络对滤棒成型机吸阻进行预测； 所述Step1包括： Step1.1：对滤棒成型机历史生产数据进行局部熵改进； Step1.2：将改进局部熵之后的数据作为PCA算法的输入，对其进行标准化，计算标准化后数据集的协方差矩阵，以及协方差矩阵的特征值和对应的特征向量； 所述滤棒成型机吸阻相关历史数据的输入样本集表示为，其中n为样本序号； 熵定义为：其中，px为x处的概率密度； 在概率密度估计中使用核密度估计：； 在核密度估计中使用泛化的统一切比雪夫多项式核函数GUCK： ； 加入了KNN思想的核密度估计函数： ； ； 其中：i为采样时刻，h为窗口宽度，d为空间维度，n为观测器的数量；； Step1.3：根据下式求主元个数： ； Step1.4：将求出来的协方差的特征值从大到小排列，选用前个元素作为主元，将其所对应的单位特征向量依序构成一个矩阵，与原数据集相乘，得到最终降维的数据集。

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