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龙图腾网获悉南京市水产科学研究所(南京市水产技术推广站、南京市水生动物疫病预防控制中心)申请的专利一种水体抗菌剂智能投放策略生成系统及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：CN120746345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511249058.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种水体抗菌剂智能投放策略生成系统及方法是由周国勤;薛洋;尹可欣;徐敏杰;孙浩波设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水体抗菌剂智能投放策略生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水体抗菌剂智能投放策略生成系统及方法，涉及智能控制技术领域，从多模态数据源获取水质监测数据、养殖水域流速数据及气象预报数据，组成多源数据集，基于动态时间规整算法对多源数据集进行时间对齐，并采用滑动窗口机制消除传感器采样频率差异，生成时空统一特征向量，基于时空统一特征向量，构建包含杀菌效率、药剂残留量和运行成本的动态权重分配模型，基于所述动态权重系数和时空统一特征向量，部署强化学习框架，基于双延迟深度确定性策略梯度算法构建抗菌剂投放模型，通过在线增量学习机制动态更新强化学习框架的网络参数，生成抗菌剂智能投放策略；解决了传统投放方法的静态性和滞后性的问题。

本发明授权一种水体抗菌剂智能投放策略生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种水体抗菌剂智能投放策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：从多模态数据源获取水质监测数据、养殖水域流速数据及气象预报数据，组成多源数据集； 步骤二：基于动态时间规整算法对多源数据集进行时间对齐，并采用滑动窗口机制消除传感器采样频率差异，生成时空统一特征向量； 步骤三：基于时空统一特征向量，构建包含杀菌效率、药剂残留量和运行成本的动态权重分配模型，所述动态权重分配模型通过门控循环单元网络实时计算动态权重系数； 所述通过门控循环单元网络实时计算动态权重系数包括以下步骤： 步骤31：收集杀菌效率、药剂残留量和运行成本的历史数据； 步骤32：设计动态权重分配模型，所述动态权重分配模型以历史数据集为输入，通过门控循环单元网络构建时间依赖性权重计算框架，输出初步权重分配模型； 步骤33：训练和优化动态权重分配模型，所述模型以初步权重分配模型为输入，通过历史数据集进行训练，优化损失函数并调整模型参数，输出训练完成的动态权重分配模型，用于实时计算动态权重系数； 步骤四：基于所述动态权重系数和时空统一特征向量，在边缘计算节点部署强化学习框架，基于双延迟深度确定性策略梯度算法构建抗菌剂投放模型； 所述基于双延迟深度确定性策略梯度算法构建抗菌剂投放模型包括以下步骤： 步骤41：在边缘计算节点初始化轻量化强化学习框架； 步骤42：基于双延迟深度确定性策略梯度算法构建抗菌剂投放模型的动作空间，输入数据为动态权重系数和时空统一特征向量，通过定义状态空间、动作空间和奖励函数，设计策略网络结构并初始化网络参数，输出初步构建的抗菌剂投放动作空间； 步骤43：对初步构建的抗菌剂投放动作空间进行训练和优化，输入数据为时空统一特征向量和动态权重系数，通过双延迟深度确定性策略梯度算法优化策略网络参数，更新动作空间，输出训练完成的抗菌剂投放动作空间； 步骤五：通过在线增量学习机制动态更新强化学习框架的Q值网络参数，生成抗菌剂智能投放策略； 所述生成抗菌剂智能投放策略包括以下步骤： 步骤51：收集实时环境反馈数据，作为在线增量学习的输入；所述实时环境反馈数据包括抗菌剂投放效果、养殖水域运行状态和气象变化数据； 步骤52：结合抗菌剂投放动作空间和实时环境反馈数据，计算状态-动作对的价值函数，更新Q值网络参数； 步骤53：通过在线增量学习算法优化Q值网络参数，生成满足实时响应要求的抗菌剂智能投放策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京市水产科学研究所(南京市水产技术推广站、南京市水生动物疫病预防控制中心)，其通讯地址为：210036 江苏省南京市建邺区汉中门大街183号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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