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申请/专利权人：德玛克(嘉兴)智能装备有限公司
摘要：本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种大桶饮用水智能化灌装方法及其系统，其通过采用基于深度学习的神经网络模型，基于流速数据和所述声音数据在时序上的动态协同关联来实时准确地对于阀门开度值进行自适应控制，以使得阀门的开度变化更加平滑，进而防止过程中出现外溅和撒料。
主权项：1.一种大桶饮用水智能化灌装方法，其特征在于，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的流速值和所述预定时间段的声音信号；将所述多个预定时间点的流速值通过CLIP模型的时序编码器以得到流速时序特征向量；将所述预定时间段的声音信号通过所述CLIP模型的图像编码器以得到声音特征向量；使用所述CLIP模型的优化编码器来融合所述声音特征向量和所述流速时序特征向量以得到优化特征矩阵；对所述优化特征矩阵进行特征分布调制以得到调制后特征矩阵；以及将所述调制后特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的阀门开度值是否减小；其中，对所述优化特征矩阵进行特征分布调制以得到调制后特征矩阵，包括：将所述优化特征矩阵展开为优化特征向量；对所述优化特征向量进行正定赋范空间的几何约束重参数化以得到调制后特征向量；以及对所述调制后特征向量进行维度重构以得到所述调制后特征矩阵；其中，对所述优化特征向量进行正定赋范空间的几何约束重参数化以得到调制后特征向量，包括：以如下公式对所述优化特征向量进行正定赋范空间的几何约束重参数化以得到所述调制后特征向量；其中，所述公式为： 其中V是所述优化特征向量，vi和vi′分别是所述优化特征向量和所述调制后特征向量的第i个位置的特征值，且V是行向量形式，μ和σ是所述优化特征向量的各个位置特征值集合的均值和方差，表示向量的二范数的平方，||·||F表示矩阵的Frobenius范数，exp·表示指数运算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 德玛克(嘉兴)智能装备有限公司 大桶饮用水智能化灌装方法及其系统
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