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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建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：CN120809251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511319879.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建方法是由曾玮;王清辉;刘亚丹;王颖;陈阳;黄翠琴;包银莉;郑新添设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生猪健康监测技术领域，公开了一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建方法，其包括获取生猪生理指标与环境因子数据并预处理生成标准化序列;通过深度学习提取特征生成初始特征向量集合；标注时序权重确定时间戳标签与动态权重系数；进行跨模态时序关联分析生成模态间关联方向与强度；采集多模态数据构建特征矩阵并进行时序对齐；将对齐特征矩阵映射至健康状态知识图谱生成预警条目。本发明能够结合深度学习与时序注意力机制，挖掘多模态数据深层关联，提升早期预警精度与效率，为生猪健康监测提供可靠技术支持。

本发明授权一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种生猪腹泻病早期预警的时序注意力网络模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 通过穿戴式传感器实时采集生猪的体温、心率、采食量数据;通过环境监测设备实时采集猪舍内的温湿度、氨气浓度、二氧化碳浓度数据；对采集的数据进行清洗处理，去除异常值和缺失值；采用Z-score标准化方法对清洗后的数据进行归一化处理，生成标准化数据序列； 将标准化数据序列输入至长短时记忆网络模型中；通过遗忘门、输入门和输出门机制提取标准化数据序列中的深层特征；将每个时间步的隐藏状态作为初始特征向量的组成部分，形成初始特征向量集合； 计算每个特征向量与其他特征向量之间的相似度；通过Softmax函数将相似度转化为动态权重系数；为每个特征向量分配时间戳标签，形成包含时间戳标签和动态权重系数的时序权重集合； 计算不同模态数据在时间轴上的前后关系，确定模态间关联方向；计算不同模态数据特征向量之间的余弦相似度，确定模态间关联强度； 将多种传感器采集的数据按照时间戳进行整理，确保各模态数据的时间序列一致；将每种模态数据的特征向量拼接成一个多模态特征矩阵，矩阵的每一行对应一个时间步的数据，每一列对应一种模态的特征； 根据模态间关联方向调整各模态数据的时间轴，使得相关性强的模态数据在时间上对齐；根据模态间关联强度对对齐后的数据进行加权融合，生成对齐特征矩阵； 将对齐特征矩阵中的每个特征向量与健康状态知识图谱中的节点进行匹配；采用余弦相似度计算特征向量与节点向量之间的相似性，选择相似度最高的节点作为当前特征向量对应的健康状态类别；生成包含生猪编号、时间戳、健康状态类别以及预警等级的预警条目，并存储至数据库。

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