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龙图腾网获悉温氏食品集团股份有限公司申请的专利融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法和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：CN120996285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511409330.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法和系统是由江云;陈嘉蔚;程岚;王东东;李小鹏;戴均娣;陈家权;邝颖杰;曾仲杰设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法和系统，包括：将各猪场在每个历史时刻的蓝耳病风险知识图谱按照所属组织及地理位置进行连接，提取出反映猪场‑组织‑城市关系的场间关系拓扑图；利用图注意力网络，生成每个猪场内部事件子图融合时间权重的场内嵌入，再次利用图注意力网络对场间关系拓扑图及场内嵌入进行学习，生成具备空间传播风险的场间嵌入；将各猪场的场间嵌入与历史流产率拼接后，输入长短期记忆网络获取时序趋势，分别预测未来三个时间窗口的流产率异常风险概率和具体流产率值，进行判断预警。本发明综合考虑猪场场内和场间的风险事件，进而捕捉各个时刻流产率的依赖关系，提高猪场蓝耳病风险预警的准确性。

本发明授权融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合时空图网络和知识增强的猪场流产率预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设时间步长内各猪场的多源历史数据，根据所述多源历史数据为各猪场在每个历史时刻构建蓝耳病风险知识图谱； 将相同时刻下所有猪场的蓝耳病风险知识图谱，按照所属组织及地理位置进行连接，构成全局的时空知识图谱，并提取出反映猪场-组织-城市关系的场间关系拓扑图； 利用图注意力网络，分别学习每个猪场的蓝耳病风险知识图谱中内部事件子图的表征，生成融合时间权重的场内嵌入，以所述场内嵌入为节点特征，再次利用图注意力网络对场间关系拓扑图进行表征学习，生成具备空间传播风险的场间嵌入； 将各猪场的场间嵌入与历史流产率拼接后，输入长短期记忆网络获取时序趋势，将输出同时送入两个并行任务头，分别预测未来三个时间窗口的流产率异常风险概率和具体流产率值，当所述流产率异常风险概率超过阈值时，触发预警； 利用图注意力网络，分别学习每个猪场的蓝耳病风险知识图谱中内部事件子图的表征，生成融合时间权重的场内嵌入，以所述场内嵌入为节点特征，包括： 获取每个猪场在历史时刻的蓝耳病风险知识图谱，对于事件子图，使用图注意力网络进行子图节点的表征学习，计算所有节点之间的注意力权重，对每个节点的信息进行加权聚合，生成具备邻居节点重要性的节点嵌入向量，表示为： ， 其中为场内事件子图，为可学习参数，为猪场标识，为子图索引，； 从得到的节点嵌入向量中筛选所有非风险事件节点的嵌入向量进行相加，生成代表事件子图整体语义和风险状态的子图表征向量； 对于每个子图计算对应时间范围与当前时刻的时间间隔，将所述时间间隔映射为时间表征向量，将每个子图表征向量与对应的时间表征向量进行拼接，生成融合事件内容与时间信息的增强向量，通过加法求和融合所有子图的增强向量，获取融合了猪场所有内部事件信息及其时间衰减效应的、固定维度的场内嵌入向量，表示为： ， 其中为场内事件子图，为时间表征向量，为线性变换层，为加法操作，为多层感知机； 以所述场内嵌入为节点特征，再次利用图注意力网络对场间关系拓扑图进行表征学习，生成具备空间传播风险的场间嵌入，包括： 获取场间关系拓扑图，将场内嵌入向量作为每个猪场节点的初始特征向量，使用图注意力网络对场间关系拓扑图进行表征学习，获取更新后的节点嵌入矩阵，得到场间嵌入，所述节点嵌入矩阵表示为： ， 其中为场间关系拓扑图，为第个猪场的场间嵌入，为可学习参数。

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