[发明专利]一种基于数据库及数据分析的智能控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于数据库及数据分析的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取医疗数据库中用户的液体颜色数据，对液体颜色数据进行历史液体颜色数据特征提取，从而生成液体颜色特征数据；

步骤S2：基于液体颜色特征数据进行液体颜色等级建模，从而生成液体颜色等级模型；

步骤S3：通过分布式监控设备用户液体实时监控处理，生成液体图像数据，对液体图像数据进行有效时段液体信息提取处理，生成有效液体数据，其中有效液体数据包括有效液体颜色数据以及有效液位数据；将有效液体颜色数据传送至液体颜色等级模型中进行颜色等级判定处理，从而生成有效颜色等级；

步骤S4：获取初始冲洗速度，根据有效颜色等级对初始冲洗速度进行冲洗速度智能调节处理，从而生成有效冲洗速度；将有效冲洗速度与预设的药物冲洗速度区间进行冲洗速度区间比对处理，当有效冲洗速度处于药物冲洗速度区间时，则将化疗药物指令传送至输送设备；

步骤S5：将有效液位数据与预设的液面阈值进行液面阈值比对处理，生成液位控制信息，根据液位控制信息对有效液位数据进行液位控制处理，从而获得实时有效液位数据。

2.根据权利要求1所述的基于数据库及数据分析的智能控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S101：获取医疗数据库中用户的液体颜色数据；

步骤S102：对液体颜色数据进行用户历史液体颜色数据统计，生成历史液体颜色数据；

步骤S103：对历史液体颜色数据进行标准化处理，生成标准液体颜色数据；

步骤S104：利用逆变换算法对标准液体颜色数据进行逆变换计算，生成光谱信息；

步骤S105：利用循环神经网络对光谱信息进行颜色信息特征提取处理，从而生成液体颜色特征数据。

3.根据权利要求2所述的基于数据库及数据分析的智能控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S201：将液体颜色特征数据进行三原色数据提取处理，生成三原色数据；

步骤S202：将三原色数据进行量化处理，生成量化数据；

步骤S203：对量化数据进行液体深浅程度综合性排序处理，生成深浅程度数据；

步骤S204：获取医疗数据库中用户的诊断信息；

步骤S205：利用液体深浅等级公式对深浅程度数据进行液体颜色等级建模，生成初始液体颜色等级模型；

步骤S206：基于诊断信息对初始液体颜色等级模型进行模型参数修正处理，从而生成液体颜色等级模型。

4.根据权利要求3所述的基于数据库及数据分析的智能控制方法，其特征在于，步骤S25中的液体深浅等级公式如下所示：

式中，Q表示为液体深浅等级，q表示为三原色数据占比例构成的权重信息，w表示为深浅程度数据的色彩色相参数，r表示深浅程度数据的色彩饱和度参数，y表示为深浅程度数据的色彩明度参数，表示为预设的诊断信息构成的权重信息，γ表示为液体深浅等级的异常调整值。