[发明专利]基于人工智能的模型配置方法、系统及大数据中心

权利要求书

1.一种基于人工智能的模型配置方法，其特征在于，应用于大数据中心，所述大数据中心与多个化妆品生产监控设备通信连接，所述方法包括：

获取决策产线配置分区样本、生产决策推送模型和推送模型，所述决策产线配置分区样本的推送标签用于表示所述决策产线配置分区样本在所述生产监测信息下的标注结果；

基于所述决策产线配置分区样本，确定多个化妆品生产链的原料制造协同运行分布样本；

将所述原料制造协同运行分布样本分别输入所述生产决策推送模型中的多个生产决策推送网络，通过所述生产决策推送网络进行至少一次产线配置分区匹配得到至少一个决策产线配置分区；其中，通过所述生产决策推送网络进行的至少一次产线配置分区匹配是基于关联大数据产线分区进行的，所述关联大数据产线分区关联至所述多个生产决策推送网络的其它生产决策推送网络提取的决策产线配置分区；

对所述多个生产决策推送网络输出的多个产线配置分区进行决策，得到目标决策产线配置分区；

将所述目标决策产线配置分区输入所述推送模型，通过所述推送模型得到所述决策产线配置分区样本在所述生产监测信息下的决策结果；

基于所述决策结果和所述推送标签，配置所述生产决策推送模型和所述推送模型。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的模型配置方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取针对所述化妆品生产监控设备的每个生产监控配置单元对应的生产监控配置信息，并基于所述生产监控配置信息对目标生产监测化妆品对象的生产监测信息进行信息索引，获得对应的生产监测索引片段；

基于所述生产监测索引片段获取对应的化妆品原料生产图谱，基于所述化妆品原料生产图谱，确定多个化妆品生产链的原料制造协同运行分布；

将所述原料制造协同运行分布分别输入生产决策推送模型中的多个生产决策推送网络，通过所述生产决策推送网络进行至少一次产线配置分区匹配得到至少一个产线配置分区；其中，通过所述生产决策推送网络进行的至少一次产线配置分区匹配是基于关联大数据产线分区进行的，所述关联大数据产线分区关联至所述多个生产决策推送网络的其它生产决策推送网络提取的产线配置分区，其中，所述生产决策推送网络基于人工智能网络和对应的训练样本训练获得，所述训练样本包括原料制造协同运行分布样本和对应的产线配置分区标签；

对所述多个生产决策推送网络输出的多个产线配置分区进行决策，得到决策产线配置分区，确定所述生产监测信息相应的推送模型，将所述决策产线配置分区输入所述推送模型，通过所述推送模型得到所述化妆品原料生产图谱在所述生产监测信息下的推送序列结果，并基于所述化妆品原料生产图谱在所述生产监测信息下的推送序列结果进行生产行为推送。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的模型配置方法，其特征在于，所述基于所述生产监测索引片段获取对应的化妆品原料生产图谱的步骤，包括：

从预设产线分区集合中获取所述生产监测索引片段所对应的对应的化妆品原料生产图谱；

所述将所述决策产线配置分区输入所述推送模型，通过所述推送模型得到所述化妆品原料生产图谱在所述生产监测信息下的推送序列结果的步骤，包括：

将所述目标决策产线配置分区输入所述推送模型，通过所述推送模型对所述目标决策产线配置分区进行推送信息索引，得到所述目标决策产线配置分区的推送序列结果。