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本发明公开了一种基于多模态融合的饲料制粒过程动态稳定性分析方法，包括如下步骤：采集饲料制粒过程中的多模态原始信号集合，并执行预处理；进行特征提取，得到多模态特征向量集合；构建能量拓扑关系图，生成能量拓扑权重矩阵；建立黏弹响应函数，生成黏弹谱特征向量，与能量拓扑权重矩阵结合，形成能量‑黏弹耦合特征矩阵；对能量节点间传递关系、黏弹谱特征与能量耦合权重进行联合学习，计算制粒过程的实时稳定性评分值；进行记忆自演化学习，更新动态稳定性边界参数；生成动态稳定性分析结果。本发明构建多模态能量拓扑与黏弹谱联合分析机制，实现制粒过程稳定性智能评估，具备感知更全面、判断更精准、自适应性更强的优点。

本发明公开了一种基于环境特征识别的饲料制粒异常预测系统，包括：多源特征采集模块，用于采集多源环境特征信号与工艺运行特征信号；特征预处理模块，用于进行预处理；信息熵计算模块，用于计算信息熵值序列；熵差分分析模块，用于计算信息熵差分序列；熵源共振检测模块，用于计算各环境特征模态之间的共振强度系数；时空扰动建模模块，用于在潜在不稳定状态下，形成动态时空势场；扰动特征提取模块，用于提取扰动流线密度特征；熵动力自编码模块，用于进行特征学习；异常预测输出模块，用于输出异常预测结果。本发明利用多模态环境特征识别与熵动力建模方法，实现饲料制粒异常的提前预测，具备智能性高、响应及时和预测精度高的优点。

本发明公开了一种基于深度学习的饲料智能化配比系统，数据采集模块，生成同步预处理数据；条件扩散语义分割模块，在反扩散迭代过程中输出语义分割掩膜数据；行为识别模块，输入至基于改进ResNeXt架构构建的禽类行为识别网络，得到采食行为识别结果数据；个体轨迹关联模块，输出采食行为时间序列数据；采食‑饲料预测模块，分别生成采食速率预测数据与饲料剩余量预测数据；动态饲喂优化决策模块，得到目标投料量数据与营养配比调整系数数据；执行控制模块，实时调节饲料智能化配比。本发明分阶段实时调整目标投料量和蛋白质、能量和微量元素的营养配比，实现全流程闭环调控，饲喂精度和经济性均优于现有自动饲喂方案。