智能控制加曲方法及系统

本发明涉及一种智能控制加曲方法及系统。该方法包括：前端检测：对与加曲过程相关的状态信息进行检测，以获取用于分析的数据信息；中端决策：根据获取的数据信息对加曲量进行计算，以生成加曲策略；后端输出：基于生成的加曲策略执行相应的加曲操作，其中，在中端决策过程中，通过建立并完成训练的DQN深度强化学习算法来评估在前端检测过程获取的当前生产状态下不同加曲量对产酒率和酒质的潜在影响，以确定采取特定加曲量动作的预期回报，从而确定最优的加曲量并以此生成供后端输出过程执行的加曲策略。该系统包括检测模块、控制模块和执行模块，其中，控制模块能够执行上述方法，并向执行模块输出相应的控制信号，以完成加曲操作。