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摘要：本申请涉及智能控制技术领域，其具体地公开了一种枸橼酸西地那非口崩片生产用智能控制系统及方法，其利用基于深度学习的人工智能技术来分析整粒过程中甘露醇温度数据和甘露醇湿度数据的关联变化，以及这种关联变化与干整粒机转速之间的响应性协同关联关系，从而控制干整粒机的转速值的实时调整。这样，能够获得更好的甘露醇整粒效果和颗粒质量，进而提高枸橼酸西地那非口崩片的成品质量。

主权项：1.一种枸橼酸西地那非口崩片生产用智能控制方法，包括：利用干整粒机将甘露醇进行整粒；加入交联聚维酮，同时将所述交联聚维酮与纯化水配制后的粘合剂喷入所述干整粒机中进行混合，制粒干燥得到预制颗粒，并进行整粒以得到整粒后预制颗粒；将三氯蔗糖、靛蓝铝色淀和二氧化硅加入混合机中进行混合整粒以得到混合颗粒；将所述整粒后预制颗粒、所述混合颗粒、香精、交联羧甲基纤维素钠、硬脂酸镁、微晶纤维素和枸橼酸西地那非依次加入所述混合机中进行混合以得到混合后颗粒；以及，对所述混合后颗粒进行压片和内包装以得到枸橼酸西地那非口崩片，其特征在于，利用干整粒机将甘露醇进行整粒，包括：获取预定时间段内多个预定时间点的甘露醇温度值、甘露醇湿度值和干整粒机转速值；对所述预定时间段内多个预定时间点的甘露醇温度值和甘露醇湿度值进行关联分析以得到甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列；对所述多个预定时间点的干整粒机转速值进行时序分析以得到转速时序特征向量；基于所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列和所述转速时序特征向量之间的响应性融合特征来确定当前时间点的转速控制策略；其中，对所述预定时间段内多个预定时间点的甘露醇温度值和甘露醇湿度值进行关联分析以得到甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列，包括：对所述多个预定时间点的甘露醇温度值和甘露醇湿度值进行数据预处理以得到甘露醇温度时序输入向量和甘露醇湿度时序输入向量；将所述甘露醇温度时序输入向量和所述甘露醇湿度时序输入向量关联编码为甘露醇温度-湿度时序关联矩阵；利用深度学习网络模型对所述甘露醇温度-湿度时序关联矩阵进行特征提取以得到甘露醇温度-湿度时序关联特征图；对所述甘露醇温度-湿度时序关联特征图进行特征分布校正以得到校正后甘露醇温度-湿度时序关联特征图；将所述校正后甘露醇温度-湿度时序关联特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行特征展平化以得到所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列；其中，基于所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列和所述转速时序特征向量之间的响应性融合特征来确定当前时间点的转速控制策略，包括：计算所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列相对于所述转速时序特征向量的响应性信息融合以得到响应性融合转速时序特征向量；将所述响应性融合转速时序特征向量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转速值应增大、应减小或应保持；其中，计算所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列相对于所述转速时序特征向量的响应性信息融合以得到响应性融合转速时序特征向量，包括：以如下响应性信息融合公式计算所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列相对于所述转速时序特征向量的响应性信息融合以得到所述响应性融合转速时序特征向量；其中，所述响应性信息融合公式为：；其中，是的矩阵，是所述转速时序特征向量的维度，是所述转速时序特征向量，是的矩阵，是各个所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的维度，是所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的个数，是所述甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量的序列中第个甘露醇温度-湿度时序关联局部特征向量，是Sigmoid函数，是所述响应性融合转速时序特征向量，和代表1×1卷积核的卷积操作，是权重值。

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