1.一种染色机助剂智能配送系统，其特征在于，包括：

染色剂助剂数据获取模块，用于获取由数据库采集的配送精度影响信息以及由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值；

染色剂助剂数据提取模块，用于从所述由数据库采集的配送精度影响信息以及所述由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值中提取配送精度影响信息关联特征向量和助剂流量特征向量；

助剂预测模块，用于基于所述配送精度影响信息关联特征向量和所述助剂流量特征向量，得到染色机助剂配送预停值；

其中，所述助剂预测模块，包括：

将所述配送精度影响信息关联特征向量和所述助剂流量特征向量进行融合以得到染色机助剂配送特征向量；

对所述染色机助剂配送特征向量进行基于类概率的等效模型参数空间表达以得到优化染色机助剂配送特征向量；

将所述优化染色机助剂配送特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示染色机助剂配送预停值；

其中，对所述染色机助剂配送特征向量进行基于类概率的等效模型参数空间表达以得到优化染色机助剂配送特征向量，包括：将所述染色机助剂配送特征向量通过softmax激活函数以得到类别概率向量；

计算所述染色机助剂配送特征向量相对于所述类别概率向量的联合概率分布以得到类概率引导染色机助剂配送特征向量；

将所述类概率引导染色机助剂配送特征向量通过基于全连接层的模型参数隐空间映射器以得到等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量；

对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量；

其中，对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量，包括：以如下优化公式对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量，其中，所述优化公式为：其中， 表示所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量， 表示所述染色机助剂配送特征向量， 是变换矩阵， 是偏置参数； 表示激活函数，表示连接特征， 是一个门限值， 表示所述优化染色机助剂配送特征向量。

2.根据权利要求1所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述染色剂助剂数据提取模块，包括：精度影响信息特征提取单元，用于对所述由数据库采集的配送精度影响信息进行特征提取以得到所述配送精度影响信息关联特征向量；

助剂流量特征提取单元，用于对所述由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值进行特征提取以得到所述助剂流量特征向量。

3.根据权利要求2所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述精度影响信息特征提取单元，包括：精度影响信息分词子单元，用于将所述由数据库采集的配送精度影响信息进行分词以得到配送精度影响信息输入词序列；

精度影响信息特征编码子单元，用于对所述配送精度影响信息输入词序列进行特征编码以得到所述配送精度影响信息关联特征向量。

4.根据权利要求3所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述精度影响信息特征编码子单元，包括：精度影响词序列语义编码二级子单元，用于将所述配送精度影响信息输入词序列通过基于转换器的配送精度影响信息语义编码器以得到多个配送精度影响信息特征向量；

精度影响注意力编码二级子单元，用于对所述多个配送精度影响信息特征向量进行注意力编码以得到所述配送精度影响信息关联特征向量。

5.根据权利要求4所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述精度影响注意力编码二级子单元，包括：将所述多个配送精度影响信息特征向量通过基于注意力机制的配送精度影响信息特征编码器以得到多个配送精度影响信息注意力特征向量；

将所述多个配送精度影响信息注意力特征向量进行关联以得到所述配送精度影响信息关联特征向量。

6.根据权利要求5所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述助剂流量特征提取单元，包括：将所述由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值按照时间维度排列以得到助剂流量输入向量；

将所述助剂流量输入向量通过助剂流量时序编码器以得到所述助剂流量特征向量。

7.一种染色机助剂智能配送方法，其特征在于，包括：

获取由数据库采集的配送精度影响信息以及由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值；

从所述由数据库采集的配送精度影响信息以及所述由质量流量计采集的多个预定时间点的助剂流量值中提取配送精度影响信息关联特征向量和助剂流量特征向量；

基于所述配送精度影响信息关联特征向量和所述助剂流量特征向量，得到染色机助剂配送预停值；

其中，基于所述配送精度影响信息关联特征向量和所述助剂流量特征向量，得到染色机助剂配送预停值，包括：将所述配送精度影响信息关联特征向量和所述助剂流量特征向量进行融合以得到染色机助剂配送特征向量；

对所述染色机助剂配送特征向量进行基于类概率的等效模型参数空间表达以得到优化染色机助剂配送特征向量；

将所述优化染色机助剂配送特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示染色机助剂配送预停值；

其中，对所述染色机助剂配送特征向量进行基于类概率的等效模型参数空间表达以得到优化染色机助剂配送特征向量，包括：将所述染色机助剂配送特征向量通过softmax激活函数以得到类别概率向量；

计算所述染色机助剂配送特征向量相对于所述类别概率向量的联合概率分布以得到类概率引导染色机助剂配送特征向量；

将所述类概率引导染色机助剂配送特征向量通过基于全连接层的模型参数隐空间映射器以得到等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量；

对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量；

其中，对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量，包括：以如下优化公式对所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量和所述染色机助剂配送特征向量进行特征交互以得到所述优化染色机助剂配送特征向量，其中，所述优化公式为：其中， 表示所述等效模型参数空间下染色机助剂配送特征向量， 表示所述染色机助剂配送特征向量， 是变换矩阵， 是偏置参数； 表示激活函数，表示连接特征， 是一个门限值， 表示所述优化染色机助剂配送特征向量。