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龙图腾网获悉华南农业大学;上海市农业科学院;广州华农大智慧农业科技有限公司申请的专利一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法及装置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：CN121400376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511966660.X，技术领域涉及：A01K39/012；该发明授权一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法及装置是由肖德琴;林伟超;何大乾;付永安;郭大康;刘毅;谭若飞;翁恺麒;席扬勇;杜友凯;彭少海设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法及装置，属于水禽养殖技术领域，包括：利用RFID天线读取水禽脚环的RFID标签，获取水禽的身份信息；获取水禽的体重，利用CUT‑KDE算法得到预测日体重，并与身份信息匹配；获取水禽进入和离开时的饲料重量和时间，得到行为特征集；将水禽的身份信息、预测日体重和行为特征集进行封装，并利用改进后的BP神经网络模型PDLR‑BP对采食量进行预测，得到预期摄入值，并进行投喂；基于预测日体重和日采食量得到饲料转化率，将水禽划分等级，并将水禽等级及分析结果通过可视化界面展示，供养殖户决策。该方法显著提升了数据采集的频率与精度，保障了数据可靠性。

本发明授权一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水禽生长性能测定与精准饲喂方法，其特征在于，包括： S1：利用RFID天线读取水禽脚环的RFID标签，获取水禽的身份信息； S2：获取水禽的体重，利用CUT-KDE算法得到水禽的预测日体重，并与水禽的身份信息匹配； S3：获取水禽进入和离开时的饲料重量和时间，得到水禽的行为特征集； S4：将水禽的身份信息、预测日体重和行为特征集进行封装，并利用改进后的BP神经网络模型PDLR-BP对采食量进行预测，得到预期摄入值，基于预期摄入值进行投喂，所述改进后的BP神经网络模型PDLR-BP为采用多项式学习率衰减替代传统BP神经网络中的固定学习率或阶梯式衰减策略； S5：基于水禽的预测日体重，结合日采食量得到饲料转化率，基于饲料转化率将水禽划分等级，并将水禽等级及分析结果通过可视化界面展示，供养殖户决策； 所述利用CUT-KDE算法得到水禽的预测日体重，包括： A1：饲喂站下方的体重秤平台以预设的时间间隔自动读取每只水禽的动态体重数据，形成动态体重序列，其中，为第次采集到的水禽的动态体重数据，为采集次数； A2：根据每只水禽的日龄值，从同品种水禽的标准生长曲线数据库中检索得到日龄值所对应的标准体重范围阈值，并结合改进后的Logistic生长曲线模型对标准体重范围阈值进行修改，得到修改后的体重预测区间，利用修改后的体重预测区间剔除不符合生理生长规律的异常体重值； 其中，利用修改后的体重预测区间剔除不符合生理生长规律的异常体重值的表达式为： 式中，为剔除异常体重值后的有效动态体重数据，为利用改进后的Logistic生长曲线模型计算得到的最小体重阈值，为利用改进后的Logistic生长曲线模型计算得到的最大体重阈值，和为利用改进后的Logistic生长曲线模型计算最小体重阈值函数和最大体重阈值函数，为日龄值，为水禽的品种标识，为性别标识，为允许体重波动的比例系数，为的差异系数，为性别的差异系数，为同品种水禽理论最大体重，为生长速率参数，为Logistic生长曲线模型的拐点日龄； A3：对每只水禽每日的有效动态体重数据进行升序排列，并设定下限剔除比例与上限剔除比例，将升序排列后的有效动态体重数据进行极值剔除，得到双重清洗后的有效体重数据集合，所述双重清洗后的有效体重数据集合的表达式为： 其中，为下限剔除比例，为上限剔除比例，为有效动态体重数据的样本数量，表示向上取整，表示向下取整； A4：利用CUT-KDE算法对双重清洗后的有效体重数据集合进行估计，得到水禽的预测日体重，计算公式为： 式中，为水禽的预测日体重，为带宽参数，为核函数，为双重清洗后的有效体重数据的样本数量，为要估计密度的体重位置，为双重清洗后的第个有效体重数据； 其中，核密度为高斯核函数，表达式为： 式中，为高斯核函数，为标准化距离变量； A5：利用决定系数评价CUT-KDE算法对水禽日体重数据的拟合程度，计算公式为： 其中，为决定系数，为第只水禽的每日真实体重，为所有水禽每日真实体重的均值，为第只水禽的预测日体重，为水禽数量； A6：利用均方根误差衡量预测日体重与真实体重之间的平均偏差，计算公式为： 其中，为均方根误差。

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