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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西省水生生物保護救助中心申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120107042B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510596991.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法及系統(tǒng)是由王生;彭樂根;石新源;文嗣鑫;金浩天;馬文智;朱憶秋;余進祥設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例涉及水生生物管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明實施例通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建關(guān)聯(lián)管理模型；獲取水域生物數(shù)據(jù)和水域環(huán)境數(shù)據(jù)，并將水域生物數(shù)據(jù)進行平臺監(jiān)測展示；進行預(yù)處理與特征提取，得到綜合特征數(shù)據(jù)；將綜合特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入至關(guān)聯(lián)管理模型中，輸出關(guān)聯(lián)管理信息；生成管理指導(dǎo)信息，并進行平臺管理展示。能夠構(gòu)建關(guān)聯(lián)管理模型，獲取水域生物數(shù)據(jù)和水域環(huán)境數(shù)據(jù)，進行水域生物的平臺監(jiān)測展示，并通過關(guān)聯(lián)管理模型，輸出關(guān)聯(lián)管理信息，進行管理指導(dǎo)的平臺管理展示，提高水生生物管理的精確性和科學(xué)性，能夠?qū)λ蛏鷳B(tài)的細(xì)微變化做出及時響應(yīng)，實現(xiàn)水生生物管理效能的最大化發(fā)揮。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)模型的水生生物管理方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟： 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲取歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，將所述歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，進行模型訓(xùn)練與測試，構(gòu)建關(guān)聯(lián)管理模型； 確定目標(biāo)管理水域，進行管理監(jiān)測，獲取水域生物數(shù)據(jù)和水域環(huán)境數(shù)據(jù)，并將所述水域生物數(shù)據(jù)進行平臺監(jiān)測展示； 從所述水域生物數(shù)據(jù)中，篩選生物變量數(shù)據(jù)，并對所述生物變量數(shù)據(jù)和所述水域環(huán)境數(shù)據(jù)進行預(yù)處理與特征提取，得到綜合特征數(shù)據(jù)； 將所述綜合特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入至所述關(guān)聯(lián)管理模型中，輸出關(guān)聯(lián)管理信息，并從所述關(guān)聯(lián)管理信息中，提取有效管理信息； 按照所述有效管理信息，生成管理指導(dǎo)信息，并進行平臺管理展示； 其中，所述基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲取歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，將所述歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，進行模型訓(xùn)練與測試，構(gòu)建關(guān)聯(lián)管理模型具體包括以下步驟： 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲取歷史記錄數(shù)據(jù)； 對所述歷史記錄數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)識別，提取歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)； 按照預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)集劃分比例，對所述歷史關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行劃分處理，得到訓(xùn)練集和測試集； 選擇基礎(chǔ)預(yù)測模型，通過所述訓(xùn)練集和所述測試集進行模型訓(xùn)練與測試，構(gòu)建關(guān)聯(lián)管理模型； 其中，所述從所述水域生物數(shù)據(jù)中，篩選生物變量數(shù)據(jù)，并對所述生物變量數(shù)據(jù)和所述水域環(huán)境數(shù)據(jù)進行預(yù)處理與特征提取，得到綜合特征數(shù)據(jù)具體包括以下步驟： 從所述水域生物數(shù)據(jù)中，篩選生物變量數(shù)據(jù)，所述生物變量數(shù)據(jù)包括多個魚群密度和對應(yīng)的魚群繁殖率； 對所述生物變量數(shù)據(jù)和所述水域環(huán)境數(shù)據(jù)進行時空對齊，生成對齊生物數(shù)據(jù)和對齊環(huán)境數(shù)據(jù)； 對所述對齊生物數(shù)據(jù)和所述對齊環(huán)境數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，生成清洗生物數(shù)據(jù)和清洗環(huán)境數(shù)據(jù)； 從所述清洗生物數(shù)據(jù)和所述清洗環(huán)境數(shù)據(jù)中，提取生物特征數(shù)據(jù)和環(huán)境特征數(shù)據(jù)； 綜合所述生物特征數(shù)據(jù)和所述環(huán)境特征數(shù)據(jù)，得到綜合特征數(shù)據(jù)； 所述從所述清洗生物數(shù)據(jù)和所述清洗環(huán)境數(shù)據(jù)中，提取生物特征數(shù)據(jù)和環(huán)境特征數(shù)據(jù)具體包括以下步驟： 通過設(shè)置不同尺寸的卷積核構(gòu)建多層卷積層，以捕獲局部與全局的時空動態(tài)變化； 利用多層卷積層從時間和空間兩個維度上提取生物數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)的特征，以得到生物時空特征和環(huán)境時空特征； 采用跨模態(tài)時空注意力機制動態(tài)學(xué)習(xí)生物特征和環(huán)境特征之間的相互影響及權(quán)重分配，以突出關(guān)鍵時刻和關(guān)鍵區(qū)域的生物和環(huán)境信息，進而將生物時空特征和環(huán)境時空特征進行融合，得到融合后的時空加權(quán)特征向量； 將融合后的時空加權(quán)特征向量輸入至多層非線性映射模塊進行全連接層與歸一化處理，以提取深層次的非線性特征組合和抽象表達(dá)，得到經(jīng)過深層非線性映射優(yōu)化后的生物特征向量和環(huán)境特征向量； 將經(jīng)過深層非線性映射優(yōu)化后的生物特征向量和環(huán)境特征向量進行格式統(tǒng)一和歸一化處理，得到最終的生物特征數(shù)據(jù)和環(huán)境特征數(shù)據(jù)； 所述將所述綜合特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入至所述關(guān)聯(lián)管理模型中，輸出關(guān)聯(lián)管理信息具體包括以下步驟： 采用門控機制，結(jié)合當(dāng)前及前一時刻的綜合特征數(shù)據(jù)，計算監(jiān)測節(jié)點之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)強度，得到每個時間點對應(yīng)的動態(tài)鄰接矩陣； 以動態(tài)鄰接矩陣為基礎(chǔ)，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)對綜合特征數(shù)據(jù)進行空間結(jié)構(gòu)特征提取，得到空間增強后的特征表示矩陣； 利用時空自注意力機制，計算不同時間點空間增強后的特征表示之間的相似度以動態(tài)調(diào)整各時間點的權(quán)重，得到經(jīng)過時空動態(tài)調(diào)整的特征表示； 根據(jù)當(dāng)前經(jīng)過時空動態(tài)調(diào)整的特征表示選擇最優(yōu)管理動作，并以生態(tài)保護、資源利用、環(huán)境風(fēng)險指標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)獎勵函數(shù)進行強化學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)完成后，輸出學(xué)習(xí)得到的最優(yōu)策略和相應(yīng)的管理動作建議，得到關(guān)聯(lián)管理信息。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江西省水生生物保護救助中心，其通訊地址為：330000 江西省南昌市青山湖區(qū)科技大道198號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。