1.一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述目標電容器語義向量包括所述目標電容器數(shù)據(jù)中的目標電容器測試數(shù)據(jù)對應的目標電容器測試向量和目標電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應的目標電容器生產(chǎn)向量，所述關聯(lián)電容器語義向量包括所述關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)中的關聯(lián)電容器測試數(shù)據(jù)對應的關聯(lián)電容器測試向量和關聯(lián)電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應的關聯(lián)電容器生產(chǎn)向量；
3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述基于所述目標測試映射向量、所述關聯(lián)測試映射向量、所述目標生產(chǎn)映射向量、所述關聯(lián)生產(chǎn)映射向量和所述電容器質(zhì)量語義向量，確定出對應的全局電容器語義向量的步驟，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述針對每一個所述關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的電容器質(zhì)量語義向量，分別對該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的關聯(lián)測試映射向量和對應的關聯(lián)生產(chǎn)映射向量進行聚焦挖掘，輸出該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第一測試聚焦向量和第一生產(chǎn)聚焦向量的步驟，包括：
5.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述針對每一個所述關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第一測試聚焦向量，對所述目標測試映射向量進行聚焦挖掘，輸出該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第二測試聚焦向量，以及，基于該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第一生產(chǎn)聚焦向量，對所述目標生產(chǎn)映射向量進行聚焦挖掘，輸出該關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第二生產(chǎn)聚焦向量的步驟，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述在基于所述關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第一測試聚焦向量，對所述目標測試映射向量進行聚焦挖掘的過程中，施加所述多個擾動測試向量，輸出所述關聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應的第二測試聚焦向量的步驟，包括：
7.如權(quán)利要求1-6任意一項所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述基于所述全局電容器語義向量，分析出所述目標電容器數(shù)據(jù)對應的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)的步驟，包括：
8.如權(quán)利要求7所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，更新形成所述電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡的步驟，包括：
9.如權(quán)利要求1-6任意一項所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，其特征在于，所述目標電容器語義向量包括所述目標電容器數(shù)據(jù)中的目標電容器測試數(shù)據(jù)對應的目標電容器測試向量和目標電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應的目標電容器生產(chǎn)向量；
10.一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執(zhí)行所述計算機程序，以實現(xiàn)權(quán)利要求1-9任意一項所述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法。