深度学习技术在打叶复烤参数化控制中的应用研究

打叶复烤是利用烟机设备对烟叶进行烟梗与烟叶进行机械分离的物理过程,是卷烟制造工艺的重要环节。打叶效果直接影响烟叶的物理结构及化学成分,对成品卷烟质量产生重要影响。目前通过人工经验调整加工参数的方法需要频繁调整参数,无法保证成品片烟质量的稳定性。为解决上述问题,本文对深度学习技术在打叶复烤参数化控制中的应用进行研究,从数据、算法、应用三个层面构建适用于打叶复烤参数化控制的深度学习技术处理流程,使深度学习技术更好地解决烟机设备建模复杂、参数频繁调控的问题,从而保证成品片烟质量的稳定性,促进打叶复烤产业向无人化、智能化迈进。

我国电子烟监管现状分析

我国电子烟市场规模急速扩张,到 2020 年达 83.8 亿元。飞速发展的背后,早期电子烟的性质并不明确,而且人们对其缺乏准确的功能认知,在其监管方面也处于无序状态,导致电子烟市场一片混乱。此后国家指出要以卷烟标准进行电子烟管理,采取了一系列监管措施,弥补法律空缺,为电子烟监管体系的构建奠定了良好基础。但是在推动电子烟监管合规合法化的过程中,仍然面临着许多现实问题,本文根据电子烟发展现状,对电子烟的后续发展进行了一些思考。