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龙图腾网恭喜广东海洋大学申请的专利一种海藻江蓠的立体生态养殖优化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：CN119886470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510368771.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法是由崔建军;陈春丽;吴昕璐;雷熳宁;谢恩义;王学锋;朱文荣设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法，所述方法包括：获取江蓠和目标海洋生物在不同养殖条件下的生长数据；基于生长数据建立约束条件和目标函数；其中，目标函数是通过对资源利用率和生态健康指数进行加权集中而建立；基于约束条件和目标函数，根据生态养殖模型生成江蓠和目标海洋生物的最优养殖密度，并根据最优养殖密度生成江蓠的立体生态养殖方案。本发明提出一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法，所生成的立体生态养殖方案能够减少对环境的负面影响，促进生态平衡；并且，通过合理控制养殖密度和种类搭配，可以避免生物之间的竞争和冲突，减少疾病的发生和传播，提高江蓠的养殖效率，因此能够解决难以提高江蓠的养殖效率的问题。

本发明授权一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法在权利要求书中公布了：1.一种海藻江蓠的立体生态养殖优化方法，其特征在于，包括：获取江蓠和目标海洋生物在不同养殖条件下的生长数据；基于所述生长数据建立约束条件和目标函数；其中，所述目标函数是通过对资源利用率和生态健康指数进行加权集中而建立；基于所述约束条件和目标函数，根据生态养殖模型生成所述江蓠和目标海洋生物的最优养殖密度，并根据所述最优养殖密度生成所述江蓠的立体生态养殖方案；其中，所述生态养殖模型是基于对抗学习机制，通过迭代训练生成器以模拟并逼近老师模型的密度分布，以及根据生成的密度样本训练学生模型而得到；所述学生模型是根据综合损失函数对若干基学习器进行训练而得到，所述综合损失函数是基于再生核希尔伯特空间中的样本误差分布而建立。

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