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龙图腾网获悉南通摩瑞纺织有限公司申请的专利一种基于人工智能的衬布染色控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121095851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511629475.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于人工智能的衬布染色控制方法及系统是由杨晨光设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的衬布染色控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的衬布染色控制方法及系统，用于控制领域，该方法包括以下步骤：实时监控衬布染缸内的多源数据，捕捉衬布染缸内部的视频流；利用高斯混合变分自编码器模型对多源数据进行特征提取，获取多源特征数据；获取视频流中织物状态的变化时刻，并根据视频流中观察到的织物颜色变化和染料分布的异质性提取织物状态变化特征数据；融合多源特征数据和织物状态变化特征数据；引入模型预测控制层，预测结果实时调整染色参数；建立智能反馈机制。本发明通过小批量随机梯度下降和反向传播算法对高斯混合变分自编码器模型进行训练和优化，从数据中学习并捕捉到重要特征。

本发明授权一种基于人工智能的衬布染色控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的衬布染色控制方法，其特征在于，该衬布染色控制方法包括以下步骤： S1、实时监控衬布染缸内的多源数据，同时捕捉衬布染缸内部的视频流； S2、利用高斯混合变分自编码器模型对多源数据进行特征提取，获取多源特征数据； S3、获取视频流中织物状态的变化时刻，并根据视频流中观察到的织物颜色变化和染料分布的异质性提取织物状态变化特征数据； S4、融合多源特征数据和织物状态变化特征数据，创建综合数据集，并利用深度确定性策略梯度算法结合自适应控制理论分析综合数据集，获取分析结果； S5、引入模型预测控制层，基于分析结果预测衬布染色过程状态，并根据预测结果实时调整染色参数； S6、建立智能反馈机制，收集衬布染色效果与预期目标之间的偏差，并进行实时反馈，根据反馈结果调整衬布染色过程的参数； 所述利用高斯混合变分自编码器模型对多源数据进行特征提取，获取多源特征数据包括以下步骤： S21、构建高斯混合变分自编码器模型，并设置高斯混合变分自编码器模型的编码器和解码器的网络层次和激活函数； S22、利用小批量随机梯度下降对高斯混合变分自编码器模型进行训练，并计算重构误差和KL散度； S23、利用编码器将多源数据映射到潜在空间； S24、根据潜在空间的高斯混合分布，将映射后的多源数据归类到设定的组件，得到多源特征数据； 所述获取视频流中织物状态的变化时刻，并根据视频流中观察到的织物颜色变化和染料分布的异质性提取织物状态变化特征数据包括以下步骤： S31、分析捕捉的视频流，识别织物颜色的变化和染料在织物上的分布模式； S32、通过对比视频流中的图像数据和标准颜色模板，评估织物颜色变化的程度及染料分布的异质性； S33、根据织物颜色变化的程度及染料分布的异质性，调整高斯混合变分自编码器模型的特征提取； S34、识别并记录在视频流中观察到的织物颜色和染料分布状态变化的时刻； S35、将从视频流中提取的织物颜色和染料分布信息整合到多源特征数据中； 所述融合多源特征数据和织物状态变化特征数据，创建综合数据集，并利用深度确定性策略梯度算法结合自适应控制理论分析综合数据集，获取分析结果包括以下步骤： S41、融合多源特征数据和织物状态变化特征数据，创建综合数据集； S42、利用深度确定性策略梯度算法对综合数据集进行分析； S43、将深度确定性策略梯度算法的输出与自适应控制理论相结合，调整并优化染色过程； S44、基于深度确定性策略梯度算法和自适应控制理论的分析结果，调整染色参数； 所述利用深度确定性策略梯度算法对综合数据集进行分析包括以下步骤： S421、初始化行为者网络和评论者网络； 其中，所述行为者网络用于预测给定状态下的最优动作； 所述评论者网络用于评估给定状态和动作的组合的预期回报； S422、对结合多源特征数据和织物状态变化时刻的综合数据集进行预处理，并将综合数据集分割为训练集和验证集； S423、使用训练集数据训练深度确定性策略梯度算法模型； S424、行为者网络根据当前状态预测动作，执行预测的动作，并观察结果及其对应的奖励； S425、评论者网络评估行为者网络预测的动作的预期回报，并使用评论者网络的反馈更新行为者网络； S426、采用经验回放机制，将每一步的状态、动作、奖励和新状态存储在回放缓冲区中，并定期更新行为者网络和评论者网络； S427、从行为者网络提取最终的染色参数，在给定的染色过程状态下，采取最优染色参数的调整。

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