(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210960156.9 (22)申请日 2022.08.11 (71)申请人 上海依蕴宠物用品有限公司 地址 201114 上海市闵行区陈行公路238 8 号7幢1501-B室 (72)发明人 赵海明　 (74)专利代理 机构 北京市盈科律师事务所 11344 专利代理师 张军峰 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于宠物差异化分析的饲料配方优化 方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于宠物差异化分析的 饲料配方优化方法及系统， 涉及宠物饲料优化工 艺技术领域， 基于宠物基本信息匹配宠物饲料标 准配方， 根据饲养环境特征和宠物 生理特征进行 调整， 生成宠物饲料配方调整结果， 基于饲料成 份类型和饲料成份比例区间构建配方优化取值 约束条件， 构建配方优化向量空间与饲料优化适 应度函数， 以此为基准对初始宠物饲料配方进行 优化， 生成宠物饲料配方优化结果， 基于此进行 宠物饲料制备， 解决了 现有技术中宠物配方优化 方法由于优化流程智能度不足且适用范围较为 局限， 对于相关联数据的分析处理不够严谨， 使 得最终的配方优化结果精准度不足的技术问题， 实现了宠物饲料配方的高质量 适配性优化。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 115169743 A 2022.10.11 CN 115169743 A 1.一种基于宠物差异化分析的饲料配方优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将宠物基本信息 输入宠物饲料 标准表， 匹配宠物饲料 标准配方； 根据饲养环境特征和宠物生理特征对所述宠物饲 料标准配方进行调 整， 生成宠物饲 料 配方调整结果， 其中， 所述宠物饲料配方调整结果包括饲料成份 类型和饲料成份比例区间； 根据所述饲料成份 类型和所述饲料成份比例区间， 构建配方优化取值约束条件； 遍历所述饲料成份类型和所述配方优化取值约束条件， 构建配方优化向量空间， 其中， 所述配方优化向量空间的维度和所述饲料成份 类型维度相同； 构建饲料优化 适应度函数； 根据所述饲料优化适应度函数和所述配方优化向量空间对初始宠物饲料配方进行优 化， 生成宠物饲料配方优化结果； 根据所述宠物饲料配方优化结果进行 宠物饲料制备。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据饲养环境特征和宠物生理特征对所 述宠物饲料 标准配方进行调整， 生成宠物饲料配方调整结果， 包括： 遍历所述宠物生理特 征和所述饲养环境特 征进行优先级排序， 生成特 征排序结果； 遍历所述宠物生理特征和所述饲养环境特征对所述宠物饲 料标准配方进行调整， 生成 多组宠物饲料配方初始调整结果； 根据所述多组宠物饲 料配方初始调整结果， 获取多组初始宠物饲 料成份类型和多组初 始宠物饲料成份比例区间； 根据所述特征排序结果对所述多组初始宠物饲料成份类型进行交集求取， 生成所述饲 料成份类型； 根据所述饲料成份类型和所述特征排序结果对所述多组初始宠物饲料成份比例区间 进行交集 求取， 生成所述饲料成份比例区间。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述遍历所述宠物生理特征和所述饲养环境 特征进行优先级排序， 生成特 征排序结果， 包括： 当满足预设更新周期， 通过第一数据库、 第二数据库直到第N数据库， 上传特征参数排 序数据； 根据所述特 征参数排序数据对 优先级排序表进行 更新； 将所述宠物生理特征和所述饲养环境特征输入更新后的所述优先级排序表， 生成所述 特征排序结果。 4.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述遍历所述宠物生理特征和所述饲养环境 特征对所述宠物饲料 标准配方进行调整， 生成多组宠物饲料配方初始调整结果， 包括： 获取宠物生理特征记录数据集， 饲养环境特征记录数据集和宠物饲料配方调整标识数 据集， 生成模型构建数据集； 根据所述模型构建数据集， 训练第M决策树； 获取所述第M决策树不满足预设准确率的所述模型构建数据集的数据量， 判断是否满 足预设数据量； 若满足， 将第一决策树、 第二决策树直到所述第M决策树合并， 生成宠物饲料配方调整 模型。 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述判断是否满足预设数据量， 还 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115169743 A 2若不满足， 根据所述 不满足预设准确率的所述模型构建数据集， 构建第M+1决策树； 判断所述第M+1决策树不满足所述预设准确率的所述模型构建数据集的数据量， 判断 是否满足所述预设数据量。 6.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述构建饲料优化 适应度函数， 包括： 获取第一 适应度函数： 其中， Ct为第t组饲料的成本筛选度， ck第k种饲料成本估值， 为第k种饲料比例， K为 第t组饲料类型总数； 获取第二 适应度函数： Ft＝vtα*ftβ 其中， Ft为选用筛选度， vt为第t组饲料的宠物体重增长速率， ft为第t组饲料的宠物生 病频率， α 、 β 为权 重指数； 将所述第一 适应度函数和所述第二 适应度函数， 构建所述饲料优化 适应度函数： 其中， At为第t组饲料优化 适应度， γ、 δ 为权 重指数。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述饲料优化适应度函数和所述配 方优化向量空间对初始宠物饲料配方进行优化， 生成宠物饲料配方优化结果， 包括； 从所述配方优化向量空间随机取值， 获取第t饲料配方； 根据所述饲料优化 适应度函数， 对所述第t饲料配方进行计算， 生成第t适应度； 当所述第t适应度满足预设适应度， 获取第t ‑1适应度； 判断所述第t ‑1适应度是否小于或等于所述第t适应度； 若小于或等于， 将第t ‑1饲料配方 添加进淘汰数据组， 基于所述第t饲料配方继续迭代； 若大于， 将所述第t饲料配方添加进所述淘汰数据组， 基于所述第t ‑1饲料配方继续迭 代； 当满足预设迭代次数时， 根据正在迭代的饲料配方对所述初始宠物饲料配方进行替 换， 生成所述宠物饲料配方优化结果。 8.一种基于宠物差异化分析的饲料配方优化系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 配方匹配模块， 所述配方匹配模块用于将宠物基本信息输入宠物饲料标准表， 匹配宠 物饲料标准配方； 配方调整模块， 所述配方调整模块用于根据饲养环境特征和宠物生理特征对所述宠物 饲料标准配方进行调整， 生 成宠物饲料配方调整 结果， 其中， 所述宠物饲料配方调整 结果包 括饲料成份 类型和饲料成份比例区间； 约束条件构建模块， 所述约束条件构建模块用于根据所述饲料成份类型和所述饲 料成 份比例区间， 构建配方优化取值约束条件； 空间构建模块， 所述空间构建模块用于遍历所述饲 料成份类型和所述配方优化取值约权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115169743 A 3