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制浆造纸用的盘磨机磨片智能决策、设计系统及方法，包括：人机交互界面、需求指标评价模块、质量功能展开模块、问题识别模块、数学模型库模块、设计方案评价模块、系统衔接模块、磨片计算机辅助设计平台模块，数学模型库模块下设数据库、知识库及其支撑的磨片设计参数机器学习子模块；收到需求后，将需求整理为需求指标，根据需求指标评价模型确定用户需求要素重要度，将需求分别转化为浆料特性要求和磨片设计要求，通过磨片设计要求界定磨浆问题，确定磨浆方式和磨齿类型，运用磨片预测模型生成磨片设计主参数，量化评价生成的磨片方案，将磨片方案理想解参数输入磨片CAD系统，生成磨片三维模型；缩短磨片研发周期，降低研发成本。

基于GRU和Seq2Seq技术的机组组合智能决策方法，包括以下步骤：1.使用针对高维机组组合训练样本矩阵的样本编码技术对机组组合历史决策数据的维度进行压缩；2.在门限循环网络的基础上引入Seq2Seq技术，建立面向机组组合决策的复合神经网络架构；3.在此基础上构建机组组合深度学习模型，并通过历史数据训练建立系统日负荷与机组启停方案之间的映射模型；4.利用生成的映射模型进行机组组合决策，求得机组启停状态和最优潮流模型下的机组出力，将得到的机组组合决策结果作为新的历史样本数据，对深度学习模型进行训练，从而实现对模型的持续修正。本发明的目的是为了解决在采用基于Seq2Seq技术的深度学习模型对差异性样本数据进行训练时，会出现因实际电力系统的机组启停状态矩阵和出力状态矩阵都是高维样本矩阵，而导致训练效率低下的技术问题。

本发明涉及一种现场除污策略选择方法，所述方法包括提供一种现场除污策略选择平台，用于基于分割后的各个子图像的各个清晰度数值确定用作去污剂喷射剂量的参考数据的参考性清晰度，从而执行朝向排污口处水体的去污剂定量喷射。