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申请/专利权人：英美尔(徐州)生物科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于人工智能的饲料配方定制方法、装置、设备及介质。方法包括：对动物参数进行特征提取得到第一特征集，对环境参数进行特征提取得到第二特征集，对饲料成分进行特征提取得到第三特征集；对饲料成分进行饲料添加剂匹配，得到目标添加剂并进行依赖关系分析，得到依赖关系数据；对饲料成分进行配方比例分析，得到初始配方比例数据；对目标添加剂进行剂量‑效应反应关系识别，得到反应关系数据，对目标添加剂进行剂量匹配，得到添加剂剂量数据并生成饲料配方方案，本申请利用自编码器和图神经网络从历史数据中提取复杂的依赖关系，使得针对肉牛的饲料配方更加精准。

主权项：1.一种基于人工智能的饲料配方定制方法，其特征在于，所述基于人工智能的饲料配方定制方法包括：采集目标动物类型的动物参数，其中，所述动物参数包括动物种类以及生长阶段参数，同时，采集环境参数以及饲料成分，其中，所述环境参数包括温度、湿度以及光照强度；通过预置的自编码器对所述动物参数进行特征提取，得到第一特征集，通过所述自编码器对所述环境参数进行特征提取，得到第二特征集，同时，对所述饲料成分进行特征提取，得到第三特征集；通过所述动物参数对所述饲料成分进行饲料添加剂匹配，得到目标添加剂；将所述第一特征集、所述第二特征集以及所述第三特征集输入预置的图神经网络进行依赖关系分析，得到依赖关系数据；将所述依赖关系数据输入预置的遗传算法对所述饲料成分进行配方比例分析，得到初始配方比例数据；对所述目标添加剂进行剂量-效应反应关系识别，得到反应关系数据，基于所述反应关系数据对所述目标添加剂进行剂量匹配，得到添加剂剂量数据；基于所述添加剂剂量数据以及所述初始配方比例数据生成饲料配方方案；所述通过预置的自编码器对所述动物参数进行特征提取，得到第一特征集，通过所述自编码器对所述环境参数进行特征提取，得到第二特征集，同时，对所述饲料成分进行特征提取，得到第三特征集，包括：分别对所述动物参数、所述环境参数以及所述饲料成分进行归一化处理，得到归一化动物参数、归一化环境参数以及归一化饲料成分；分别对所述归一化动物参数、所述归一化环境参数以及所述归一化饲料成分进行缺失值填充，得到填充动物参数、填充环境参数以及填充饲料成分；通过所述自编码器分别对所述填充动物参数、所述填充环境参数以及所述填充饲料成分进行低维空间映射，得到所述填充动物参数对应的第一低维向量、所述填充环境参数对应的第二低维向量以及所述填充饲料成分对应的第三低维向量；通过所述自编码器分别对第一低维向量、所述第二低维向量以及所述第三低维向量进行反向传播处理及梯度下降处理，得到所述第一特征集、所述第二特征集以及所述第三特征集；所述将所述第一特征集、所述第二特征集以及所述第三特征集输入预置的图神经网络进行依赖关系分析，得到依赖关系数据，包括：将所述第一特征集输入所述图神经网络进行节点构建，得到第一节点集；将所述第二特征集输入所述图神经网络进行节点构建，得到第二节点集；将所述第三特征集输入所述图神经网络进行节点构建，得到第三节点集；对所述第一节点集以及所述第二节点集进行动物生长影响关系识别，得到生长状态关系数据，并基于所述生长状态关系数据构建第一节点边集合；对所述第一节点集以及所述第三节点集进行动物生长速度关系识别，得到生长速度关系数据，并基于所述生长速度关系数据构建第二节点边集合；对所述第二节点集以及所述第三节点集进行饲料成分效应关系识别，得到成分效应关系数据，并基于所述成分效应关系数据构建第三节点边集合；基于所述第一节点集、所述第二节点集、所述第三节点集、所述第一节点边集合、所述第二节点边集合以及所述第三节点边集合构建初始图结构；对所述初始图结构进行相邻节点信息聚合，得到节点聚合信息；基于预置的迭代次数，通过所述节点聚合信息对所述初始图结构进行节点特征迭代更新，得到目标图结构；对所述目标图结构进行依赖关系分析，得到依赖关系数据。

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