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龙图腾网获悉无锡职业技术学院申请的专利基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测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：CN118985466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411009159.X，技术领域涉及：A01K5/02；该发明授权基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法及系统是由董贵平;鞠含;杜琛鑫;费强设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法及系统，预测方法包括以下步骤：S1、控制器采集若干传感器的数据建立历史数据库；S2、对历史数据库内数据进行数据处理；S3、将处理后的历史数据库输入深度残差收缩记忆网络中进行网络训练；S4、将训练后的模型部署到控制器中，控制器采集实时数据预测猫粮投喂量；到达猫粮投喂时间时投喂预测出的猫粮量。本发明通过多传感器采集宠物属性信息数据、宠物粮食投喂数据、如厕信息数据等信息作为模型的训练数据，然后通过训练深度残差收缩记忆网络模型学习猫咪排泄习惯与饮食习惯，从而预测出准确且符合当前宠物健康饮食状态下合理的猫粮投喂量，使猫咪得到健康、科学的投喂。

本发明授权基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度残差收缩记忆网络的猫粮投喂量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、控制器采集若干传感器的数据建立历史数据库； S2、对历史数据库内数据进行数据处理，包括：采用归一化处理，将输入数据线性变化至[0,1]以规范数据提高神经网络收敛速度和学习效果，定义如式： ； 其中，X表示原始数据，表示归一化后数据，和分别代表序列中的最大值和最小值； S3、将处理后的历史数据库输入深度残差收缩记忆网络中进行网络训练；包括： 采用宽卷积层作为深度残差收缩记忆网络的第一层； 在宽卷积层后添加深度残差收缩模块，深度残差收缩模块根据注意力机制找到输入样本的干扰特性，并利用软阈值功能将其设置为零，从而减少噪声干扰对预测效果的影响，软阈值化的运算关系如下： ； 其中，ｘ为输入特征，ｙ为输出特征，τ为阈值； 注意力机制引入一个轻量级的子网络来自动学习每个特征通道的重要程度，并据此为每个通道分配一个权重，通过不同的权重可以将重要特征进行强化，弱化冗余特征； 在深度残差收缩模块基础上添加神经网络层；所述神经网络层包括输入门、遗忘门和输出门，其结构包括： ； 、；表示神经网络层网络细胞；时刻的输入与输出；t时刻细胞；t-1时刻细胞；；； 表示输入门权重矩阵；表示输入门权重矩阵；表示输入门偏置项；表示细胞权重矩阵；表示细胞权重矩阵；表示细胞偏置项；表示遗忘门权重矩阵；表示遗忘门矩阵；表示遗忘门t-1时刻细胞权重矩阵；表示遗忘门偏置项；表示输出门权重矩阵；表示输出门权重矩阵；表示输出门细胞权重矩阵；表示输出门偏置项；激活函数、双曲正切函数； S4、将训练后的模型部署到控制器中，控制器采集实时数据预测猫粮投喂量；到达猫粮投喂时间时投喂预测出的猫粮量。

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