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龙图腾网获悉广州增牧牧业有限公司申请的专利应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法及系统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：CN120260869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510380069.X，技术领域涉及：G16H40/67；该发明授权应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法及系统是由何青倩;毛杰;黎炽明;毛凯文;陈泓良;周健;李文智设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法及系统，实现了对动物远程诊断平台上传的互联网远程病例反馈数据的有效利用，通过将反馈数据加载到经过特殊训练的动物病例诊断决策网络中，能够生成准确的动物病例诊断决策结果。动物病例诊断决策网络结合了多样化的训练病例反馈数据及其对应的病例诊断热力图进行联合模型学习，显著提升了诊断的准确性和可靠性。特别是，通过区分和更新训练病例反馈数据以及对应的热力图，进一步优化了动物病例诊断决策网络的学习效果。最终，基于生成的诊断决策结果，能够及时向动物远程诊断平台推送相关信息，极大地提高了远程诊断的效率和实用性。

本发明授权应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于动物远程诊断平台的互联网反馈挖掘方法，其特征在于，所述方法包括： 获取动物远程诊断平台上传的互联网远程病例反馈数据； 将所述互联网远程病例反馈数据加载到动物病例诊断决策网络，生成所述互联网远程病例反馈数据的动物病例诊断决策结果，其中，所述动物病例诊断决策网络基于第一训练病例反馈数据、所述第一训练病例反馈数据对应的第一样例病例诊断热力图、第二训练病例反馈数据以及所述第二训练病例反馈数据对应的第二样例病例诊断热力图进行联合模型学习生成，所述第一训练病例反馈数据和所述第二训练病例反馈数据基于初始网络学习结果进行区分，所述第二样例病例诊断热力图基于所述初始网络学习结果进行更新，所述初始网络学习结果利用所述动物病例诊断决策网络的基础训练病例反馈数据进行联合模型学习生成； 基于所述互联网远程病例反馈数据的动物病例诊断决策结果，对所述动物远程诊断平台进行信息推送； 所述获取动物远程诊断平台上传的互联网远程病例反馈数据之前，所述方法还包括： 确定动物病例诊断决策网络的基础训练病例反馈数据序列，其中，所述基础训练病例反馈数据序列包含多个基础训练病例反馈数据，每个基础训练病例反馈数据具有对应的样例病例诊断热力图； 基于所述样例病例诊断热力图将所述多个基础训练病例反馈数据加载到所述动物病例诊断决策网络，生成初始网络学习结果； 确定所述每个基础训练病例反馈数据对应的初始网络学习结果，并确定所述初始网络学习结果对应的平均学习结果； 依据所述平均学习结果，从所述多个基础训练病例反馈数据中区分第一训练病例反馈数据和第二训练病例反馈数据； 将所述第一训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图作为第一样例病例诊断热力图，并将所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图更新为第二样例病例诊断热力图； 依据所述第一训练病例反馈数据、所述第一样例病例诊断热力图、所述第二训练病例反馈数据以及所述第二样例病例诊断热力图对所述动物病例诊断决策网络进行网络参数学习，生成完成网络参数学习的动物病例诊断决策网络； 所述初始网络学习结果为网络学习误差参数，所述平均学习结果为网络学习平均误差参数； 相应地，所述依据所述平均学习结果，从所述多个基础训练病例反馈数据中区分第一训练病例反馈数据和第二训练病例反馈数据，包括： 确定所述每个基础训练病例反馈数据对应的网络学习误差参数； 将所述网络学习误差参数不小于所述网络学习平均误差参数的基础训练病例反馈数据，确定为第一训练病例反馈数据； 将所述网络学习误差参数小于所述网络学习平均误差参数的基础训练病例反馈数据，确定为第二训练病例反馈数据； 所述将所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图更新为第二样例病例诊断热力图，包括： 确定所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图； 依据预设热力值更新策略对所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图进行更新，生成第二样例病例诊断热力图，其中，所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图的热力值大于所述第二样例病例诊断热力图； 所述依据预设热力值更新策略对所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图进行更新，生成第二样例病例诊断热力图，包括： 将所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图更新为预设第一病例诊断热力图，将所述预设第一病例诊断热力图作为第二样例病例诊断热力图；或者 依据所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图、和所述第二训练病例反馈数据对应的所述初始网络学习结果，计算获得更新样例病例诊断热力图，并利用所述更新样例病例诊断热力图对所述第二训练病例反馈数据对应的样例病例诊断热力图进行更新，生成第二样例病例诊断热力图； 所述依据所述第一训练病例反馈数据、所述第一样例病例诊断热力图、所述第二训练病例反馈数据以及所述第二样例病例诊断热力图对所述动物病例诊断决策网络进行网络参数学习，生成完成网络参数学习的动物病例诊断决策网络，包括： 依据所述第一样例病例诊断热力图从所述第一训练病例反馈数据中选择第一目标训练病例反馈数据，并依据所述第二样例病例诊断热力图从所述第二训练病例反馈数据中选择第二目标训练病例反馈数据； 依据所述第一目标训练病例反馈数据和所述第二目标训练病例反馈数据对所述动物病例诊断决策网络进行网络参数学习，生成网络参数学习结果； 利用所述网络参数学习结果，迭代执行从所述多个基础训练病例反馈数据中确定第一训练病例反馈数据和第二训练病例反馈数据的步骤，以及执行对所述第一训练病例反馈数据对应的第一样例病例诊断热力图进行更新和对所述第二训练病例反馈数据对应的第二样例病例诊断热力图进行更新的步骤，对所述动物病例诊断决策网络进行继续训练，直到所述动物病例诊断决策网络收敛时，生成完成网络参数学习的动物病例诊断决策网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州增牧牧业有限公司，其通讯地址为：511375 广东省广州市增城中新镇永兴村莲花出水(土名)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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