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龙图腾网恭喜湖南农业大学申请的专利基于大水面环境的渔业资源协同增殖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：CN119378943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411951022.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大水面环境的渔业资源协同增殖方法是由李德亮;张健;刘新华;黄艳飞;向建国;余建波;龚宇舟设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大水面环境的渔业资源协同增殖方法在说明书摘要公布了：本发明属于渔业资源管理技术领域，公开了基于大水面环境的渔业资源协同增殖方法；方法包括：采集水域特征数据；水域特征数据包括水质数据、底质数据、声波数据和水域图像；根据声波数据进行水生生物监测，获取水生生物数据；结合水质数据、底质数据以及水生生物数据，制定增殖恢复策略；根据水域图像进行鱼类资源评估，获取鱼群资源数据；结合水质数据、底质数据、水生生物数据以及鱼群资源数据，优选增殖对象；基于增殖对象，确定增殖放流容量；本发明不仅提升了渔业资源管理的精准性和智能化水平，还能够动态调整策略以应对环境变化，平衡生态系统中的种群关系，有效提升渔业资源的可持续发展能力。

本发明授权基于大水面环境的渔业资源协同增殖方法在权利要求书中公布了：1.基于大水面环境的渔业资源协同增殖方法，其特征在于，包括：S1：采集水域特征数据；水域特征数据包括水质数据、底质数据、声波数据和水域图像；S2：根据声波数据进行水生生物监测，获取水生生物数据；S3：结合水质数据、底质数据以及水生生物数据，制定增殖恢复策略；制定增殖恢复策略的步骤包括：步骤S301：构建m个恢复集合，m为大于1的整数，恢复集合包括每种水生植物和底栖生物需要的引入数量，m个恢复集合均不相同；步骤S302：从m个恢复集合中随机选择个不同的恢复集合，并标记为选择集合，将每个选择集合均作为一个个体，生成种群，；步骤S303：对种群中的每个个体进行变异，生成变异个体；步骤S304：采用交叉操作将种群中每个个体与对应的变异个体结合，生成新个体；步骤S305：分别计算种群中每个个体与新个体对应的恢复度，并对种群中的个体进行更新；恢复度的计算方法为：将水质数据、底质数据以及水生生物数据作为研究数据，将研究数据和个体对应的恢复集合作为计算数据，将计算数据输入训练好的恢复评估模型，评估出对应的恢复度，恢复度为水域生态健康状态的恢复效果；步骤S306：获取更新后种群对应的最大恢复度，并减去更新前种群对应的最大恢复度，获取恢复度差值；预设差值阈值，若恢复度差值小于差值阈值，则生成缓慢指令，若恢复度差值大于或等于差值阈值，则不生成缓慢指令；预设数量阈值，统计连续生成的缓慢指令的数量，并标记为指令数量，若指令数量大于或等于数量阈值，则进入步骤S307，若指令数量小于数量阈值，则返回步骤S303；步骤S307：获取最大恢复度对应的恢复集合；S4：根据水域图像进行鱼类资源评估，获取鱼群资源数据；S5：结合水质数据、底质数据、水生生物数据以及鱼群资源数据，优选增殖对象；所述增殖对象为在水域中进行放流的鱼群种类；所述优选增殖对象的方法包括：步骤S501：建立模糊集合，将优选数据中的每个数据划分为多个模糊集合，优选数据包括研究数据和鱼群资源数据；步骤S502：将每个优选数据，分别通过模糊化技术转换成对应的每个模糊集合的隶属度；模糊化是将精确的数值转换为模糊集合对应的隶属度的过程；步骤S503：定义模糊规则；步骤S504：将模糊化后的优选数据与模糊规则匹配，进行模糊推理，获取模糊推理结果，模糊推理结果为增殖对象的隶属度；步骤S505：对模糊推理结果进行去模糊化操作，获取去模糊化结果，去模糊化结果即为增殖对象；去模糊化操作为：根据模糊推理结果，分别获取每种鱼类对应的隶属度；预设隶属度阈值，将每种鱼类对应的隶属度分别与隶属度阈值进行对比，将隶属度大于隶属度阈值的鱼类作为增殖对象；S6：基于增殖对象，确定增殖放流容量。

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湖南农业大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市芙蓉区农大路1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”。