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龙图腾网获悉四川信特农牧科技有限公司申请的专利基于深度学习的饲料加工预测及实时调控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：CN120494211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510943537.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习的饲料加工预测及实时调控方法是由袁庆刚;付通久;陈浩;谢峰;陈俊鹏;苑一哲设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的饲料加工预测及实时调控方法在说明书摘要公布了：本发明属于饲料加工技术领域，涉及基于深度学习的饲料加工预测及实时调控方法，包括：制料工序数据进行特征处理，得到多个制料工序特征和筛分特征；对筛分特征进行特征识别，预测加工异常概率和异常结果；若加工异常，则对多个制料工序特征进行分类和拼接，得到加工运行特征和加工设备特征；通过长短时记忆网络对所述加工运行特征进行处理，得到运行关联特征；通过卷积神经网络对所述加工设备特征进行处理，得到设备关联特征；对运行关联特征和设备关联特征进行注意力分配操作，并基于每个制料工序的注意力贡献度，确定加工设备的设备异常概率；实现全流程质量预测，避免由于饲料加工不合格造成停机排查的情况。

本发明授权基于深度学习的饲料加工预测及实时调控方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的饲料加工预测方法，其特征在于，包括： 对获取的饲料加工过程中的多个制料阶段的制料工序数据进行特征处理，得到多个制料工序特征和筛分特征； 对筛分特征进行特征识别，预测饲料加工的加工异常概率和异常结果； 若加工异常概率大于预设加工异常概率阈值，则对多个制料工序特征进行分类，得到多种工序运行特征和工序设备特征，并分别进行跨工序特征拼接，得到加工运行特征和加工设备特征； 通过长短时记忆网络对所述加工运行特征进行处理，得到运行关联特征； 通过卷积神经网络对所述加工设备特征进行处理，得到设备关联特征； 对运行关联特征和设备关联特征进行注意力分配操作，并基于每个制料工序的注意力贡献度，确定加工设备的设备异常概率；得到注意力贡献度，包括： 对运行关联特征执行自注意力操作，得到运行自注意力； 对设备关联特征执行自注意力操作，得到设备自注意力； 对运行自注意力和设备自注意力执行交叉注意力操作，得到交叉注意力； 融合运行自注意力、设备自注意力和交叉注意力，得到每个制料工序的注意力贡献度；所述注意力贡献度的计算公式为： ； 其中，表示第i个制料阶段的注意力贡献度；表示第i个工序的交叉注意力权重；表示第i个工序的运行自注意力特征；表示第i个工序的设备自注意力特征；表示L2泛数；表示第j个工序的交叉注意力权重；表示第j个工序的运行自注意力特征；表示第j个工序的设备自注意力特征。

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