一种基于多模型深度学习的涂装新风空调的控制方法

本发明公开基于多模型深度学习的涂装新风空调的控制方法，包括步骤：采集空调机组的多个模段的切面的温湿度数据上传到云服务器的时序数据库中，分别利用该温湿度数据对多个模段的深度学习模型进行训练，在训练完成将多个深度学习模型集成在一起形成一个深度学习控制预测模型；控制时，实时采集多个模段的切面的温湿度数据，输入到深度学习控制预测模型中；深度学习控制预测模型根据输入的实时温湿度数据，在多个可选择控制项中，选择与目标温湿度值最接接的控制结果输出，并将控制结果所对应的控制设定值输出到空调控制器中，对执行机构调节控制。本发明可有效地减低生产中的能源消耗，对涂装车间的运营成本及车身质量都具有非常有意义的作用。

基于联系函数的系统综合评价模型将集对同异反思想应用于系统综合评价函数中，充分考虑系统综合评价函数的实际意义，较传统单纯应用“数学变换”建立系统综合评价函数的方法，更具有实际意义，实例分析结果表明：基于联系函数的系统综合评价模型方法简单，具有实际意义，评价结果准确、合理、可信，具有推广应用价值 。

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基于及扩展了向量空间模型的模型包括：

• 广义向量空间模型

• （增强的）基于主题的向量空间模型

• 潜在语义学

• 潜在语义索引

• DSIR模型

• 词汇鉴别（Term Discrimination）

• Rocchio分类