基于稀疏化支持向量机的啤酒酿造过程故障诊断的研究的任务书.docx

基于稀疏化支持向量机的啤酒酿造过程故障诊断的研究的任务书
任务书
一、研究背景
啤酒酿造是一门将大麦芽通过发酵、煮沸、烘焙、冷却等一系列工序制成啤酒的工艺。在这个过程中，如果出现任何故障，都可能导致产品质量下降或者产品直接失效。因此，啤酒酿造过程故障诊断成为了一个十分关键的问题。目前，一些基于规则的方法已经应用在啤酒酿造领域中，但是，这些方法的缺点是需要一个完整的预定义规则集，不能在未知条件下有效地运行。因此，需要探索更加智能、高效的故障诊断方法。
二、研究内容
本研究的主要内容是探索基于稀疏化支持向量机（SparseSVM）方法的啤酒酿造过程故障诊断。具体地，研究包括以下几个方面：
（1）收集数据。收集啤酒酿造过程中的相关数据，包括温度、压力、PH值、流量等参数，以及各个操作过程的时间等信息。
（2）数据预处理。将收集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、降维等，使其符合稀疏化支持向量机的要求。
（3）稀疏化支持向量机的建模。根据预处理后的数据建立稀疏化支持向量机模型，并使用交叉验证方法选择最优的参数。
（4）建立故障诊断模型。利用稀疏化支持向量机的模型，进行故障诊断建模，并将数据分为故障类和正常类，以判断啤酒酿造过程中是否出现故障。
（5）评估故障诊断模型。通过实验数据对所建立的模型进行评估和验证，得到模型的精度、召回率等评价指标，以评估模型的性能。
三、研究意义
目前，啤酒酿造过程中故障的诊断还主要依靠人工方法，这种方法存在准确率低、操作复杂等问题。利用稀疏化支持向量机实现的故障诊断模型，可以快速自动地检测出故障问题，降低成本和时间，同时提高生产效率。这将对啤酒工业的发展起到积极的推动作用。
四、研究计划
本研究预计在一年内完成，具体计划如下：
第一阶段（一个月）：收集啤酒酿造过程中的数据和相关文献，研究支持向量机和稀疏化支持向量机的理论基础。
第二阶段（两个月）：对收集到的数据进行预处理并建立支持向量机和稀疏化支持向量机相关的计算模型。
第三阶段（两个月）：通过模拟实验确定稀疏化支持向量机建模的最优参数。
第四阶段（三个月）：应用稀疏化支持向量机和相关技术实现啤酒酿造故障诊断模型，并对模型进行评估。
第五阶段（两个月）：完成毕业论文的撰写和答辩。
五、研究方法
本研究主要采用的方法如下：
（1）数据预处理：对收集到的数据进行清洗和去噪，使其达到稀疏化支持向量机的输入要求。
（2）稀疏化支持向量机的建模：根据预处理后的数据，选择最优的参数，建立稀疏化支持向量机模型，用于进行啤酒酿造过程故障诊断。
（3）故障诊断建模：利用模型检测样本数据中的故障点。
六、参考文献
[1]张红波,徐林森,韦黎明,等.基于支持向量机的酿酒工业质量控制研究[J].应用统计与管理,2006,25(4):706-712.
[2]李明.基于LR和SVM的酿酒质量评价及其应用[J].酿酒科技,2017,26(5):54-59.
[3]刘诚,王海鹏.基于多特征分析的酿酒安全质量数据挖掘[J].酿酒科技,2018,27(3):16-20.
[4]VapnikV.TheNatureofStatisticalLearningTheory[M].2ndEdition.Springer-VerlagNewYork,Inc.1995.