[发明专利]一种基于宠物差异化分析的饲料配方优化方法及系统

权利要求书

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：

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，C_t为第t组饲料的成本筛选度，c_k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：

F_t＝v_t^α*f_t^β

其中，F_t为选用筛选度，v_t为第t组饲料的宠物体重增长速率，f_t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，A_t为第t组饲料优化适应度，γ、δ为权重指数。