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一种改进的基于规则模型的多目标分布估计算法，包括以下步骤，采用基于序列的确定化随机化方法得到高质量的初始种群，并增加了基于差分算法的繁殖策略，将此策略与原有的基于规则模型的多目标分布估计算法中的建模采样繁殖策略通过参数有效地结合在一起；改进了繁殖过程，充分利用种群中个体的局部信息，增加种群个体的多样性，增强算法的全局搜索能力，加快其收敛速度；最后，通过在测试函数上的仿真实验验证所提出算法的有效性和正确性。

本发明公开了一种基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法，S1.得到结构一致的畜禽行为统一结构数据集；S2.构建畜禽行为概率分布模型并保存模型参数；S3.生成行为概率差异评分矩阵；S4.构建残差神经网络模型并完成模型参数初始化，执行多层残差运算获取深度异常特征向量；S5.为每一条畜禽行为数据标注正常行为标记或异常行为标记，结合行为异常判定结果与对应时间戳信息，生成行为轨迹聚合结果，将行为异常判定结果与行为轨迹聚合结果依据预设规则完成异常等级划分。本发明能够捕捉多模态数据之间的协同变化规律，使得在应激初期或突发异常前期模型便可检测出显著概率偏离，从而具备更强的前瞻性异常预警能力。