一种塑化订单匹配方法

本发明涉及智能制造技术领域，尤其涉及一种塑化订单匹配方法，其方法包括：先对订单与产线数据事件编码，经神经网络生成形态向量与能流向量；在双曲空间构建耦合矩阵并用伊辛模型一次匹配；若输出梯度超阈，经神经形态抑制细化并计算局部熵梯度；将细化结果与产线反馈送入因果生成图判定冲突，必要时再调制求解器生成纠偏匹配；最终把匹配向量与冲突标记写入区块链，各节点通过联邦学习自更新模型，并以形态熵驱动曲率与阈值自适应。该方法实现低能耗、少换线且可持续学习的实时排产。