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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种鱼饲料检测与配方系统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：CN113255739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202110496297.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种鱼饲料检测与配方系统是由陈佳豪;马从国;丁晓红;王苏琪;张庆宇;肖炳宇;马海波;张利兵;金德飞;刘伟;周恒瑞;王建国;陈亚娟;李亚洲设计研发完成，并于2021-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鱼饲料检测与配方系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种鱼饲料检测与配方系统，所述系统包括水产养殖环境参数采集与控制平台、鱼饲料配方料重比预测子系统和鱼饲料配方萤火虫算法优化子系统，实现对鱼养殖环境参数进行检测、鱼饲料配方料重比预测和鱼饲料配方进行优化；本发明有效解决了现有鱼饲料配方没有根据水产养殖环境参数变化的非线性、大滞后和水产养殖调节复杂等对水产养殖环境效益影响，没有对鱼饲料配方的料重比进行预测和对鱼饲料配方进行优化，从而极大的影响水产养殖效益和生产管理问题。

本发明授权一种鱼饲料检测与配方系统在权利要求书中公布了：1.一种鱼饲料检测与配方系统，其特征在于：所述系统包括水产养殖环境参数采集与控制平台、鱼饲料配方料重比预测子系统和鱼饲料配方萤火虫算法优化子系统，实现对鱼养殖环境参数进行检测、鱼饲料配方料重比预测和鱼饲料配方进行优化； 所述鱼饲料配方料重比预测子系统包括模糊C均值聚类算法、CNN卷积神经网络模型、LSTM神经网络模型、GRNN神经网络模型、模糊递归神经网络模型、NARX神经网络模型、时延神经网络模型、料重比趋势预测模块和环境评价模块，鱼饲料配方作为模糊C均值聚类算法的输入，模糊C均值聚类算法输出的多个类别的鱼饲料配方分别作为对应的多个CNN卷积神经网络模型的输入，多个CNN卷积神经网络模型的输出分别作为对应的多个LSTM神经网络模型的输入，多个LSTM神经网络模型的输出作为GRNN神经网络模型的输入，GRNN神经网络模型、时延神经网络模型、料重比趋势预测模块和环境评价模块的输出作为模糊递归神经网络模型的输入，模糊递归神经网络模型的输出作为NARX神经网络模型的输入，NARX神经网络模型输出作为时延神经网络模型的输入，NARX神经网络模型的输出值作为鱼饲料配方的料重比； 所述鱼饲料配方萤火虫算法优化子系统包括萤火虫种群初始化、确定荧光亮度、目标函数计算、萤火虫位置更新和最优鱼饲料配方确定5个环节，萤火虫种群作为初始解随机地分布在搜索空间中，每只萤火虫被视为一种鱼饲料配方，它会被比它更亮的萤火虫吸引，萤火虫的吸引力与亮度成正相关，对于任何两只萤火虫，其中一只萤火虫会向着比它更亮的另一只萤火虫移动，亮度随着距离的增加而减少，萤火虫聚集到亮度高的萤火虫周围； 每个鱼饲料配方的萤火虫个体作为鱼饲料配方料重比预测子系统的输入，鱼饲料配方料重比预测子系统的输出作为该鱼饲料配方的萤火虫个体料重比的预测值，每个鱼饲料配方的萤火虫个体的料重比预测值的倒数作为该鱼饲料配方的萤火虫个体的荧光亮度，每个鱼饲料配方的萤火虫个体的料重比预测值的倒数越大，该鱼饲料配方的萤火虫个体的荧光亮度就越高，萤火虫种群中每个鱼饲料配方的萤火虫个体的料重比预测值的倒数的和为该萤火虫种群总的荧光亮度； 所述料重比趋势预测模块包括CNN卷积神经网络模型、LSTM神经网络模型、ARIMA模型和NARX神经网络模型，鱼饲料料重比历史数据分别作为CNN卷积神经网络模型和ARIMA模型的输入，CNN卷积神经网络模型和ARIMA模型的输出作为NARX神经网络模型的输入，NARX神经网络模型的输出值作为料重比趋势预测模块的输出； 所述环境评价模块包括多个LSTM神经网络模型、多个自联想神经网络模型和NARX神经网络模型，多组温度、溶解氧和PH值传感器的输出分别作为对应的多个LSTM神经网络模型的输入，多个LSTM神经网络模型输出分别作为每个自联想神经网络模型的输入，多个自联想神经网络模型输出作为NARX神经网络模型输入，NARX神经网络模型的输出值作为环境评价模块的输出。

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