江西机电职业技术学院

本申请涉及机器学习技术领域，具体地涉及一种基于机器学习的蛋白类饲料微生物蛋白产量预测方法、系统、终端设备及存储介质，上述方法包括：构建多维度数据库；利用多个机器学习算法及对应的超参搜索区间分别建立对应的初始蛋白饲料MCP产量预测模型，并获得最优输入特征子集；基于所述最优输入特征子集，利用粒子群优化算法对多个初始蛋白饲料MCP产量预测模型的超参数进行全局寻优，获得最终的蛋白饲料MCP产量预测模型；将待测蛋白类饲料的静态化学指标输入至训练好的最终的蛋白饲料MCP产量预测模型，输出所述待测蛋白类饲料的微生物蛋白产量预测值。上述方法能有效精准获得MCP产量预测数据。

本发明提供了一种装配式柱形内筒结构及其轻量化长寿命密封方法，包括柱形内筒；底盖，具有用于插入柱形内筒的第一凸台，第一凸台的中心设有贯穿的中心通孔；顶盖，具有用于插入柱形内筒的第二凸台；底盖和顶盖均由压制而成的植物基粉末材料构成；第一凸台与柱形内筒的内壁之间为过盈配合，第二凸台与柱形内筒的内壁之间为过盈配合，第二凸台与柱形内筒的内壁之间设置有粘接密封层。本发明采用装配式压装与胶粘双重密封结构，显著提高了密封可靠性和一致性，避免了急炸、冲筒、高空硬块跌落等安全隐患，减轻了效果件重量，降低了发射药用量，提升了燃放效果和长期存储稳定性。