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摘要：本申请公开了一种红曲菌产生色素的稳定性控制方法及系统。所述方法包括：采集红曲菌当前产生色素过程中的数据，以得到生产参数；对所述生产参数进行数据预处理，以得到生产特征；将所述生产特征进行自适应滤波处理，所述处理的结果用于进行反残差计算，以进行快速推理；以及基于所述快速推理的结果，对所述生产参数进行调整，以稳定所述红曲菌的色素产量。通过本申请方案能够提高控制能力，降低控制成本。
主权项：1.一种红曲菌产生色素的稳定性控制方法，其特征在于，包括：采集红曲菌当前产生色素过程中的数据，以得到生产参数；其中所述数据包括温度、pH值、氧气供给、养料浓度和当前色素产量；对所述生产参数进行数据预处理，以得到生产特征；其中所述数据预处理的方法包括： 其中，yi表示位置i处理后的生产参数，k表示窗口大小，xi+j表示生产参数，j表示步长；将所述生产特征进行自适应滤波处理，所述处理的结果用于进行反残差计算，以进行快速推理；所述处理的结果用于进行反残差计算，以进行快速推理包括：将所述生产特征转换到频域空间，以得到频域特征；对所述频域特征和空域中的生产特征进行Hadamard积运算，所述运算的结果用于输入自注意力层，以得到自适应特征；将所述自适应特征拆分为多个向量元，以进行向量元混合；以及将向量元混合的结果输入反残差模块，所述模块的输出用于输入前馈神经网络，以推理得到目标时刻的预测色素产量；其中所述反残差模块的结构包括：F·＝ConvConvMHSA·+·，其中，F表示一个反残差模块，Conv表示卷积神经网络，MHSA表示级联多头注意力层，·表示模块的输入；所述模块的输出用于输入前馈神经网络，以推理得到目标时刻的预测色素产量之前，还包括：将温度、pH值、氧气供给和养料浓度的数值作为动作；将当前色素产量作为奖励；以及基于所述动作和奖励构造强化学习模型，以对所述反残差模块进行训练；以及基于所述快速推理的结果，对所述生产参数进行调整，以稳定所述红曲菌的色素产量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西藏红曲生物股份有限公司 一种红曲菌产生色素的稳定性控制方法及系统
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