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龙图腾网获悉沈阳市农祥牧业科技有限公司申请的专利基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510856769.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法是由赵金勇;王占军设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法，包括如下步骤：S1、构建设备状态序列数据集；S2、构建扰动序列数据集；S3、输入扰动抗性残差融合网络，生成初步调度方案；S4、构建设备冲突推理图；S5、将设备冲突推理图嵌入调度网络，修正初步调度方案；S6、将修正后的初步调度方案输入改进NGBoost模型，引入置信因子估计与动态分布校准机制，输出每一调度行为的预测期望值与不确定性评分；S7、根据不确定性评分识别高风险行为，生成调度修正候选集合；S8、对调度修正候选集合进行多目标综合评估，筛选得分最高者作为最终调度计划下发执行。本发明结合深度学习与改进NGBoost模型，实现饲料设备智能调度优化。

本发明授权基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的饲料生产设备协同调度与运行优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集饲料生产过程中各设备的运行状态数据与对应任务配方信息，形成设备状态序列数据集； S2、构建扰动样本集合，所述扰动样本集合包括启动延迟、运行中断和配方切换异常，结构化为扰动序列数据集； S3、将所述设备状态序列数据集与扰动序列数据集输入扰动抗性残差融合网络，所述扰动抗性残差融合网络包括主路径和旁路径，并通过残差门控融合单元动态加权融合，生成初步调度方案； S4、基于所述任务配方信息与空间布置关系构建设备冲突推理图，节点表示设备-批次运行状态，边表示不可并行冲突条件并附带冲突规则表达式； S5、将所述设备冲突推理图作为结构性约束嵌入调度网络，屏蔽违反工艺逻辑的调度路径，修正初步调度方案； S6、将修正后的初步调度方案输入改进NGBoost模型，所述改进NGBoost模型引入置信因子估计与动态分布校准机制，输出每一调度行为的预测期望值与不确定性评分； 所述改进NGBoost模型的改进之处在于在预测调度行为的期望值与不确定性评分时引入置信因子估计与动态分布校准机制，具体包括： 基于历史扰动数据集统计每个调度行为的预测误差幅度，构造用于动态调整输出分布宽度的置信因子： ； 其中，表示时间步时的置信因子，表示指数函数，表示调节参数，表示时间步时的预测误差，表示预测误差均值； 在自然梯度提升过程中引入动态分布校准机制，在每次更新预测分布参数时执行如下调整： ； 其中，表示经过校准后的自然梯度，表示标准自然梯度，表示分布校准强度系数，表示时间步时的真实扰动分布，表示时间步时的预测分布，表示预测分布参数； 将经过置信因子调节与动态分布校准后的输出预测分布参数解码为对应每一调度行为的预测期望值与不确定性评分，所述预测期望值表示当前调度行为在扰动下的性能预期； 使用置信因子作为动态权重，对原始方差值进行缩放调整，所得调整后的方差值作为当前调度行为对应的不确定性评分； S7、根据所述不确定性评分识别高风险行为，生成调度修正候选集合； S8、对所述调度修正候选集合进行多目标综合评估，根据产能达成率、能耗变化量与扰动适应度计算得分，筛选得分最高的调度修正候选方案作为最终调度计划下发执行。

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