本发明属于烟叶晾制技术领域，公开了一种基于增量学习的雪茄烟烟叶晾制工艺阶段识别方法，提出了基于SGD逻辑分类算法，采用增量学习的模式对烟叶晾制工艺阶段进行识别的融合模型，该模型可结合晾制房采集的晾制数据特点对数据进行预处理和特征选择，通过增量训练的学习模式，逐步提高判断晾制工艺阶段的准确度，优化烟叶晾制的流程，缓解烟农的工作压力，提高烟叶的经济效益。本发明为烟叶数据特征填补大量有效信息，提高了后续模型预测准确度，解决晾制数据中大量噪声的问题，提升了模型训练效率；实现实时、快速判断晾制工艺阶段，同时模型利用后续数据增量再次学习，以此改进烟叶晾制工艺，实现远程、智能、精准晾制。