一种基于多维特征分层抽样的质量流量控制器全域标定方法及系统

本申请公开一种基于多维特征分层抽样的质量流量控制器全域标定方法及系统。本方法提取设备四维特征向量，通过多级分层聚类将同批次设备划分为同质样本簇，依据簇内数量与离散度自适应动态抽样。对样本设备开展全流量域多工况标定，提取工况关联特征，引入注意力机制加权融合特征参数，构建双分支神经网络映射模型并完成训练验证。针对批次剩余设备，采集关键流量点数据并校正补全，输入模型预测全域标定参数。同时通过风险优先抽样复核验证，结合偏差判定与迁移学习实现模型迭代更新。本方法有效解决传统全域标定耗时、耗资源的问题，大幅缩短标定周期，降低能耗，显著提升标定精度与工况适应性。