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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶模拟与健康风险预警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：CN119808564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411881482.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶模拟与健康风险预警方法是由李成;杨玉设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶模拟与健康风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法，包括以下步骤：构建并部署分布式传感器网络采集数据并处理，基于深度学习方法构建生物气溶胶浓度分布式模型和健康风险预警模型，通过中央处理控制及3D可视化单元将所述生物气溶胶浓度分布式模型的模拟及预测结果与所述健康风险预警模型的生成的健康风险等级和预警信息生成可视化的3D图。本发明大幅降低了病原传播的风险，显著提升了养殖场环境安全水平，为保障工作人员与动物的健康提供了智能化、系统化的解决方案。

本发明授权一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶模拟与健康风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的分布式养殖场生物气溶胶浓度模拟及健康风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建并部署分布式传感器网络，实时采集多区域、多点位养殖场的环境数据，对生物气溶胶数据进行采样，得到生物气溶胶的浓度数据； 对采集的数据进行标准化处理，将标准化后的数据形成结构化数据集并存储于分布式数据库中，对所述数据集进行预处理，并将数据划分为训练集和验证集； 基于深度学习方法构建生物气溶胶浓度分布式模型，将训练集输入所述生物气溶胶浓度分布式模型进行训练，再通过验证集对所述生物气溶胶浓度分布式模型进行验证，验证后的模型能够模拟生物气溶胶在不同区域养殖场中的浓度分布，并动态预测生物气溶胶在时间和空间维度上的扩散行为； 基于深度学习方法构建健康风险预警模型，综合分析数据集中的生物气溶胶浓度，根据分析结果划分健康风险等级，设置风险等级阈值，将所述生物气溶胶浓度分布式模型模拟与预测的结果输入所述健康风险预警模型中进行健康风险分析，若结果超过阈值便自动触发健康风险预警，若预测结果在安全阈值内，则不触发警报；对于综合分析数据集中的生物气溶胶浓度，通过使用自动化提取设备对数据集中的样本进行DNARNA提取，并通过高通量测序方法获取序列信息，同时利用显微图像处理模块采集样本图像，对图像进行多维特征提取，再将提取的DNARNA序列和图像特征数据一同输入健康风险预警模型中，将致病菌数据与区域性流行性疾病数据库进行比对，分析致病性并评估健康风险等级； 通过中央处理控制及3D可视化单元将所述生物气溶胶浓度分布式模型的模拟及预测结果与所述健康风险预警模型的生成的健康风险等级和预警信息生成可视化的3D图。

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