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龍圖騰網(wǎng)獲悉紅杉天枰科技集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120277396B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510732825.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法及系統(tǒng)是由樸依彤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法及系統(tǒng)，包括：獲取多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)，并從多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)中提取多模態(tài)融合特征，再利用多模態(tài)融合特征構(gòu)建全面的水質(zhì)特征狀態(tài)空間，進(jìn)一步地，基于預(yù)設(shè)的碳源投加范圍構(gòu)建碳源投加動(dòng)作空間，其次，利用水質(zhì)特征狀態(tài)空間及碳源投加動(dòng)作空間構(gòu)建初始碳源投加控制模型，再通過預(yù)設(shè)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和數(shù)字孿生模型優(yōu)化初始碳源投加控制模型，得到目標(biāo)碳源投加控制模型，最后，將目標(biāo)碳源投加控制模型應(yīng)用于當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)際數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。本發(fā)明可以提高碳源投加的精準(zhǔn)度。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的智適應(yīng)碳源投加方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取水質(zhì)時(shí)序樣本數(shù)據(jù)、高光譜樣本數(shù)據(jù)及環(huán)境視頻樣本數(shù)據(jù)； 對(duì)所述水質(zhì)時(shí)序樣本數(shù)據(jù)、高光譜樣本數(shù)據(jù)及環(huán)境視頻樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)融合特征； 基于所述多模態(tài)融合特征，構(gòu)建水質(zhì)特征狀態(tài)空間； 基于預(yù)設(shè)的碳源投加范圍，構(gòu)建碳源投加動(dòng)作空間； 基于所述水質(zhì)特征狀態(tài)空間及碳源投加動(dòng)作空間，進(jìn)行模型構(gòu)建，得到初始碳源投加控制模型； 基于預(yù)設(shè)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、預(yù)設(shè)的數(shù)字孿生模型及所述多模態(tài)融合特征，對(duì)所述初始碳源投加控制模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，得到目標(biāo)碳源投加控制模型； 獲取當(dāng)前水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)、當(dāng)前高光譜數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境視頻數(shù)據(jù)； 基于所述目標(biāo)碳源投加控制模型，對(duì)所述當(dāng)前水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)、當(dāng)前高光譜數(shù)據(jù)及當(dāng)前環(huán)境視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行碳源投加預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)碳源投加數(shù)據(jù)。

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