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龙图腾网获悉广东省农业科学院动物科学研究所申请的专利一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建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：CN121352436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511926912.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法及系统是由温晓鹿;王丽;曹舒婷;杨雪芬;胡胜兰;高开国设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法及系统，本发明涉及畜牧养殖与信息技术交叉的智能精准饲喂技术领域，包括以下步骤：S1、通过部署于养殖环境的传感器网络采集生猪的宏观生长数据与生理指示数据；所述宏观生长数据包括体重、采食量、饮水量和环境温湿度。该基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法及系统，通过构建数据可信度分级、双核模型交叉验证与循环反馈优化的协同机制，有效解决了传统营养模型依赖宏观数据而忽视个体生理状态变化的技术局限。系统利用多源传感器数据融合分析，结合动态阈值判别与机器学习算法，实现了对生猪真实营养需求的精准感知与适配，从根源上避免了营养供给与生理需求的脱节问题。

本发明授权一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多养殖模式的生猪动态营养模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过部署于养殖环境的传感器网络采集生猪的宏观生长数据与生理指示数据；所述宏观生长数据包括体重、采食量、饮水量和环境温湿度；所述生理指示数据包括通过非接触式光谱分析获取的皮质醇浓度和通过视频行为识别获取的行为姿态指数； S2、对采集到的生理指示数据进行可信度分级处理，依据数据源的稳定性、历史波动范围及与其他数据的关联一致性为每条生理指示数据分配初始可信度权重，完成首次数据筛查； S3、将经过可信度分级处理的生理指示数据与宏观生长数据输入至动态营养模型；所述动态营养模型包括基础需求计算核与生理状态自适应核；所述基础需求计算核基于宏观生长数据计算理论营养基准值；所述生理状态自适应核基于生理指示数据启动二次核验机制，将当前生理指示数据序列与内置的典型生理健康状态模式库进行匹配度计算，根据匹配度结果对数据进行确认或剔除处理，并利用经过确认的有效数据通过机器学习算法输出个体实时营养利用率修正系数； S4、将所述个体实时营养利用率修正系数反馈至基础需求计算核，对理论营养基准值进行调整，生成初步动态营养配方； S5、将所述初步动态营养配方输入至短期效果预测模型进行模拟推演，预测执行该配方后未来时间段内关键生理指示指标的变化趋势；若预测结果显示生理指示指标向不利方向偏离，则对初步动态营养配方进行参数调整，并重新进行模拟推演，直至预测结果稳定或优化，输出最终动态营养决策； S6、将最终动态营养决策与实际执行后的生猪生长数据及健康数据进行比对，依据比对结果更新典型生理健康状态模式库与短期效果预测模型的参数，实现模型自更新； 在步骤S5中，所述短期效果预测模型为基于时间序列分析的循环神经网络模型；其模拟推演过程包括： 以初步动态营养配方、当前宏观生长数据及生理指示数据作为输入； 预测未来时间段内生猪体重变化趋势、皮质醇浓度波动情况及行为姿态指数变化轨迹； 若预测到皮质醇浓度持续上升且行为姿态指数显示活动量下降，则判定为不利方向偏离； 模型自动生成配方调整方案，该方案包括降低日粮中蛋白质比例并增加特定维生素添加量，然后将调整后的配方重新输入模型进行迭代预测。

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