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龍圖騰網獲悉沈陽市農祥牧業科技有限公司申請的專利基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355201B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510856769.1，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法是由趙金勇;王占軍設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法，包括如下步驟：S1、構建設備狀態序列數據集；S2、構建擾動序列數據集；S3、輸入擾動抗性殘差融合網絡，生成初步調度方案；S4、構建設備沖突推理圖；S5、將設備沖突推理圖嵌入調度網絡，修正初步調度方案；S6、將修正后的初步調度方案輸入改進NGBoost模型，引入置信因子估計與動態分布校準機制，輸出每一調度行為的預測期望值與不確定性評分；S7、根據不確定性評分識別高風險行為，生成調度修正候選集合；S8、對調度修正候選集合進行多目標綜合評估，篩選得分最高者作為最終調度計劃下發執行。本發明結合深度學習與改進NGBoost模型，實現飼料設備智能調度優化。

本發明授權基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的飼料生產設備協同調度與運行優化方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集飼料生產過程中各設備的運行狀態數據與對應任務配方信息，形成設備狀態序列數據集； S2、構建擾動樣本集合，所述擾動樣本集合包括啟動延遲、運行中斷和配方切換異常，結構化為擾動序列數據集； S3、將所述設備狀態序列數據集與擾動序列數據集輸入擾動抗性殘差融合網絡，所述擾動抗性殘差融合網絡包括主路徑和旁路徑，并通過殘差門控融合單元動態加權融合，生成初步調度方案； S4、基于所述任務配方信息與空間布置關系構建設備沖突推理圖，節點表示設備-批次運行狀態，邊表示不可并行沖突條件并附帶沖突規則表達式； S5、將所述設備沖突推理圖作為結構性約束嵌入調度網絡，屏蔽違反工藝邏輯的調度路徑，修正初步調度方案； S6、將修正后的初步調度方案輸入改進NGBoost模型，所述改進NGBoost模型引入置信因子估計與動態分布校準機制，輸出每一調度行為的預測期望值與不確定性評分； 所述改進NGBoost模型的改進之處在于在預測調度行為的期望值與不確定性評分時引入置信因子估計與動態分布校準機制，具體包括： 基于歷史擾動數據集統計每個調度行為的預測誤差幅度，構造用于動態調整輸出分布寬度的置信因子： ； 其中，表示時間步時的置信因子，表示指數函數，表示調節參數，表示時間步時的預測誤差，表示預測誤差均值； 在自然梯度提升過程中引入動態分布校準機制，在每次更新預測分布參數時執行如下調整： ； 其中，表示經過校準后的自然梯度，表示標準自然梯度，表示分布校準強度系數，表示時間步時的真實擾動分布，表示時間步時的預測分布，表示預測分布參數； 將經過置信因子調節與動態分布校準后的輸出預測分布參數解碼為對應每一調度行為的預測期望值與不確定性評分，所述預測期望值表示當前調度行為在擾動下的性能預期； 使用置信因子作為動態權重，對原始方差值進行縮放調整，所得調整后的方差值作為當前調度行為對應的不確定性評分； S7、根據所述不確定性評分識別高風險行為，生成調度修正候選集合； S8、對所述調度修正候選集合進行多目標綜合評估，根據產能達成率、能耗變化量與擾動適應度計算得分，篩選得分最高的調度修正候選方案作為最終調度計劃下發執行。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人沈陽市農祥牧業科技有限公司，其通訊地址為：110201 遼寧省沈陽市遼中區養士堡鎮四合村；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。