1.一种橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，包括：

橡胶制品硫化过程采集模块，用于通过摄像头对橡胶制品硫化过程进行视频采集从而获得橡胶制品硫化过程的监控视频，以及通过温度传感器采集多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值；

橡胶制品硫化过程处理模块，用于分别从所述橡胶制品硫化过程的监控视频和所述多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值提取橡胶制品硫化过程变化特征向量和橡胶制品硫化过程温度特征向量；

橡胶制品硫化数据融合模块，用于构造所述橡胶制品硫化过程变化特征向量和所述橡胶制品硫化过程温度特征向量之间的橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，并对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

橡胶制品硫化过程分析模块，用于将所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示橡胶制品硫化过程温度应增大或应减小；

其中，所述橡胶制品硫化数据融合模块，包括：

融合矩阵单元，用于融合所述橡胶制品硫化过程变化特征向量和所述橡胶制品硫化过程温度特征向量以得到橡胶硫化过程关联特征矩阵；

空间注意力单元，用于将所述橡胶硫化过程关联特征矩阵通过使用空间注意力机制的第三卷积神经网络模型以得到所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

优化单元，用于对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

其中，所述优化单元，包括：

归一化处理子单元，用于对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行基于最大值的归一化处理以得到归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

类边界优化子单元，用于对所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

其中，所述类边界优化子单元，包括：

第一指数函数二级子单元，用于计算以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值为幂的自然指数函数值以得到第一指数函数值；

第一绝对值二级子单元，用于计算所述第一指数函数值减一后除以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值以得到第一商值，并对所述第一商值取绝对值以得到第一绝对值；

第二指数函数二级子单元，用于计算以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值的相反数为幂的自然指数函数值以得到第二指数函数值；

第二绝对值二级子单元，用于计算所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值除以所述第二指数函数值以得到第二商值，并将所述第二商值减去一后取绝对值以得到第二绝对值；

计算加和值二级子单元，用于计算所述第一绝对值和所述第二绝对值的加和值，并对加和值计算以2为底的对数函数值，再对计算的对数函数值减去所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的二范数以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值。

2.根据权利要求1所述的橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，所述橡胶制品硫化过程处理模块，包括：监控视频处理单元，用于从所述橡胶制品硫化过程的监控视频提取关键帧后通过卷积编码以得到所述橡胶制品硫化过程变化特征向量；

温度值处理单元，用于将所述多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值通过基于时序编码器的温度提取器以得到橡胶制品硫化过程温度特征向量。

3.根据权利要求2所述的橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，所述监控视频处理单元，包括：提取关键帧子单元，用于从所述橡胶制品硫化过程的监控视频提取多个橡胶制品硫化过程关键帧；

深浅融合子单元，用于将所述多个橡胶制品硫化过程关键帧分别通过包含深浅融合模块的第一卷积神经网络模型以得到多个橡胶制品硫化过程监控特征矩阵；

三维卷积核子单元，用于将所述多个橡胶制品硫化过程监控特征矩阵沿时间维度聚合为三维检测区域特征张量后通过使用三维卷积核的第二卷积神经网络模型以得到所述橡胶制品硫化过程变化特征向量。

4.根据权利要求3所述的橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，所述深浅融合子单元，包括：浅层特征提取二级子单元，用于从所述第一卷积神经网络模型的第i层提取浅层特征图，其中，j大于等于1且小于等于6；

深层特征提取二级子单元，用于从所述第一卷积神经网络模型的第j层提取深层特征图，所述第j层与所述第i层之间的比值大于等于5且小于等于10；

特征图融合二级子单元，用于使用所述第一卷积神经网络模型的深浅特征融合模块融合所述浅层特征图和所述深层特征图以得到融合特征图；

特征图降维二级子单元，用于对所述融合特征图进行沿通道维度的全局池化以得到所述多个橡胶制品硫化过程监控特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，所述三维卷积核子单元，包括：橡胶制品硫化过程编码二级子单元，用于使用所述第二卷积神经网络模型对三维橡胶制品硫化过程特征张量进行三维卷积编码以得到橡胶制品硫化过程变化特征图；

橡胶制品硫化过程降维二级子单元，用于对所述橡胶制品硫化过程变化特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化以得到所述橡胶制品硫化过程变化特征向量。

6.根据权利要求5所述的橡胶制品硫化过程的智能控制系统，其特征在于，所述温度值处理单元，包括：温度值排列子单元，用于将所述多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值按照时间维度排列为橡胶制品硫化过程温度输入向量；

归一化处理子单元，用于将所述橡胶制品硫化过程温度输入向量进行基于最大值的归一化处理以得到归一化后橡胶制品硫化过程温度输入向量；

全连接层子单元，用于使用所述时序编码器的全连接层对所述归一化后橡胶制品硫化过程温度输入向量进行全连接编码以提取所述归一化后橡胶制品硫化过程温度输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征；

一维卷积层子单元，用于使用所述时序编码器的一维卷积层对所述归一化后橡胶制品硫化过程温度输入向量进行一维编码以提取所述归一化后橡胶制品硫化过程温度输入向量中各个位置的特征值间的关联的高维隐含关联特征。

7.一种橡胶制品硫化过程的智能控制方法，其特征在于，包括：

通过摄像头对橡胶制品硫化过程进行视频采集从而获得橡胶制品硫化过程的监控视频，以及通过温度传感器采集多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值；

分别从所述橡胶制品硫化过程的监控视频和所述多个预定时间点的橡胶制品硫化过程温度值提取橡胶制品硫化过程变化特征向量和橡胶制品硫化过程温度特征向量；

构造所述橡胶制品硫化过程变化特征向量和所述橡胶制品硫化过程温度特征向量之间的橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，并对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

将所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示橡胶制品硫化过程温度应增大或应减小；

其中，构造所述橡胶制品硫化过程变化特征向量和所述橡胶制品硫化过程温度特征向量之间的橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，并对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，包括：融合所述橡胶制品硫化过程变化特征向量和所述橡胶制品硫化过程温度特征向量以得到橡胶硫化过程关联特征矩阵；

将所述橡胶硫化过程关联特征矩阵通过使用空间注意力机制的第三卷积神经网络模型以得到所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

其中，对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，包括：对所述橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行基于最大值的归一化处理以得到归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

对所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵；

其中，对所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵进行类边界优化以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵，包括：计算以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值为幂的自然指数函数值以得到第一指数函数值；

计算所述第一指数函数值减一后除以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值以得到第一商值，并对所述第一商值取绝对值以得到第一绝对值；

计算以所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值的相反数为幂的自然指数函数值以得到第二指数函数值；

计算所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值除以所述第二指数函数值以得到第二商值，并将所述第二商值减去一后取绝对值以得到第二绝对值；

计算所述第一绝对值和所述第二绝对值的加和值，并对加和值计算以2为底的对数函数值，再对计算的对数函数值减去所述归一化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的二范数以得到所述优化橡胶硫化过程温度分类特征矩阵的预定位置的特征值。