江南大学申请出酒率预测专利

2月24日，由江南大学申请的“一种基于多层感知器的白酒出酒率预测方法”专利公布。摘要显示，该发明所述方法通过构造衍生特征和交互特征，将原始、孤立的工艺参数，转化为一组包含物理意义（如温升速率）和数据交互关系（如温差_温升速率）的、高信息量的13维特征向量，从而在有限的样本上达到更高的预测精度。此外，该发明还设计了包含L2正则化、批标准化和Dropout的鲁棒性网络结构，并辅以高级学习率策略，以在充分发挥神经网络潜力的同时，有效规避其固有风险，使得预测模型更加稳定。