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龙图腾网获悉阿牧网云(北京)科技有限公司申请的专利基于大数据分析的奶牛流产预测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：CN117171644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311147775.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于大数据分析的奶牛流产预测方法是由苏大勇设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的奶牛流产预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的奶牛流产预测方法，对奶牛大数据进行采集，用已经发生过的事实行为作为训练数据，对机器学习模型进行训练，从而获取具有识别能力的奶牛流产预测模型，使工作人员后续能够直接采集实时奶牛流产影响因素，并通过奶牛流产预测模型对实时奶牛流产影响因素进行识别，从而获取奶牛流产预测结果，以使工作人员能够根据奶牛流产预测结果及时对奶牛进行诊断或者调整饲养方案，有效降低了对工作人员的经验要求。

本发明授权基于大数据分析的奶牛流产预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的奶牛流产预测方法，其特征在于，包括： 采集牛奶流产大数据，并对奶牛流产大数据进行预处理，得到训练数据；所述奶牛流产大数据包括奶牛流产影响因素以及历史奶牛流产状态； 采用神经网络模型构建奶牛流产预测模型，并初始化奶牛流产预测模型的超参数，得到参数向量，重复产生多个奶牛流产预测模型的参数向量，并根据训练数据获取每个参数向量的适应度值； 将所有的参数向量按照初始设定数量进行随机分组，得到多个参数组，并根据每个参数向量的适应度值，确定所有参数向量中的全局最优向量以及每个参数组中的组最优向量； 以所述全局最优向量以及每个参数组中的组最优向量为基础，对每个参数组中的参数向量进行更新，得到更新后的参数组； 针对更新后的参数组中的组最劣向量，采用引导搜索算法对组最劣向量进行二次更新，得到二次更新后的参数组； 当二次更新后的参数组不满足预设条件时，则返回随机分组的步骤；当二次更新后的参数组满足预设条件时，则重新获取全局最优向量，并将全局最优向量作为奶牛流产预测模型的最终超参数，得到训练完成的奶牛流产预测模型； 采集实时奶牛流产影响因素，并对实时奶牛流产影响因素进行预处理，得到输入数据，并采用训练完成的奶牛流产预测模型对输入数据进行识别，得到奶牛流产预测结果； 以所述全局最优向量以及每个参数组中的组最优向量为基础，对每个参数组中的参数向量进行更新，得到更新后的参数组，包括： 针对每个参数组，以所述全局最优向量以及参数组中的组最优向量为基础，获取第一影响参数； 从参数组中随机选取第一目标参数向量，并根据第一目标参数向量，获取第二影响参数； 根据第一影响参数以及第二影响参数，对参数组中每个参数向量进行更新，得到更新后的参数组； 以所述全局最优向量以及参数组中的组最优向量为基础，获取第一影响参数为： α＝ω1*Xg+1-ω1*Xb 其中，α表示第一影响参数，ω1表示0,1之间的随机数，Xg表示全局最优向量，Xb表示参数组中的组最优向量； 从参数组中随机选取第一目标参数向量，并根据第一目标参数向量，获取第二影响参数为： β＝ω2*γ+1-ω2*Xr1 其中，β表示第二影响参数，ω2表示0,1之间的随机数，γ表示中间参数，Xr1表示参数组中随机选取的第一目标参数向量，表示每一维参数的中位数组成的向量； 根据第一影响参数以及第二影响参数，对参数组中每个参数向量进行更新，得到更新后的参数组，包括： 从参数组中随机选取第二目标参数向量以及第三目标参数向量； 根据第二目标参数向量以及第一影响参数，获取第一更新参数向量为： δ1＝α-Xr2 其中，δ1表示第一更新参数向量，Xr2表示第二目标参数向量； 根据第三目标参数向量以及第二影响参数，获取第二更新参数向量为： δ2＝β-Xr3 其中，δ2表示第二更新参数向量，Xr3表示第三目标参数向量； 根据第一更新参数向量以及第二更新参数向量，对参数组中每个参数向量进行更新为： Xc_new＝Xc+R1*δ1+R2*δ2 其中，Xc表示参数组中待更新的参数向量，Xc_new表示更新后的Xc，R1表示0,1之间的随机数，R2表示0,1之间的随机数； 采用贪婪算法对参数向量Xc_new以及参数向量Xc进行选择，获取更新后的参数组。

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