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申请/专利权人：上海大花自动化科技股份有限公司

摘要：本申请涉及定量机技术领域，本申请提供了一种人工智能定量机控制装置，包括以下模块：出液量数据采集模块、出液量调整模块、出液量优化模块、定量添液模块、用户反馈模块、深度学习模型、人工智能处理模块和用户界面模块。人工智能定量机控制装置通过集成多种先进的技术和算法，实现了从出液量数据采集到出液量调整、优化、出液量添加、用户反馈收集以及智能预测和策略优化的全流程自动化和智能化。这不仅提高了出液生产的精确性和一致性，还极大地增强了产品的个性化和用户体验。通过持续的学习和优化，系统能够不断适应市场和用户的变化，保持竞争力，为用户提供更加方便、智能、高效的定量机。

主权项：1.一种人工智能定量机控制装置，其特征在于，包括以下模块：a出液量数据采集模块，采用高灵敏度传感器，包括重量传感器、流量传感器，通过数据分析单元将检测结果转换为数字信号，并采用快速傅里叶变换（FFT）算法分析液体密度的频谱特性；b出液量调整模块，内置一个包含多种出液量配方的数据库，以及一个基于模糊逻辑的调整算法，该算法使用模糊推理系统（FIS），通过定义模糊集合和模糊规则，对出液量数据进行模糊化处理，以实现出液量的平滑调整；c出液量优化模块，采用遗传算法，具体包括选择、交叉和变异三个基本操作，选择操作基于适应度函数，交叉操作采用单点交叉或多点交叉，变异操作采用位翻转变异或插入变异，以适配和利用出液量配方的潜在优化空间；d定量添液模块，配备有高精度电子秤，采用PID控制算法，通过比例、积分和微分三个环节，精确控制自动阀门，以实现出液量的精确控制；e用户反馈模块，通过移动应用或触摸屏界面收集用户对设备评价及要求，采用基于词典的方法或机器学习方法的分析算法，对用户评价文本进行分析；f深度学习模型，采用卷积神经网络（CNN），网络结构包括输入层、多个卷积层、池化层、全连接层和输出层，卷积层使用ReLU激活函数，池化层采用最大池化操作，全连接层使用softmax函数进行分类，以识别和预测出液量；g人工智能处理模块，作为系统的核心，集成有强化学习算法，具体采用Q-learning算法，通过定义状态空间、动作空间和奖励函数，使用ε-greedy策略进行探索和利用，不断更新Q值表，以优化出液量调整和优化的策略；h用户界面模块，提供一个直观易用的图形用户界面，采用响应式网页设计技术，支持触摸操作和移动设备适配，界面包括出液量、出液时间、反馈提交表单和系统状态监控面板。

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权利要求：

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