基于深度学习的跨场域料肉比分析方法

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基于深度学习的跨场域料肉比分析方法
申请号:CN202511398265
申请日期:2025-09-28
公开号:CN120894171B
公开日期:2025-12-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的跨场域料肉比分析方法,本发明包括接入历史数据,计算个体与群体FCR数据;对多场域数据中影响FCR的数据要素进行特征提取,构建特征向量,基于Sobol指数量化单个特征以及特征间交互作用对FCR的贡献度,然后通过深度学习模型以特征为输入、FCR为输出,识别出关键特征以及依据关键特征的梯度权重对特征组合;采用聚类算法将多个特征组合对应的数据要素集合用于表征对FCR的整体影响重要性;以要素集合为单位、赋值后生成策略集合和对应策略集合权值,通过采用非支配排序遗传算法求解最优生产策略;本发明分析不同猪场的数据,能够识别出普适性的规律以及针对特定场区的个性化特征。
技术关键词
分析方法 策略 遗传算法求解 饲喂系统 环控系统 深度学习模型 聚类算法 数据 管理系统 个性化特征 二次特征 周期 矩阵 平台 视觉系统 指数 指令 鲁棒性 训练集