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龙图腾网恭喜江苏省家禽科学研究所申请的专利一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411051828.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法及系统是由赵振华;李春苗;黄华云;王钱保;黄正洋;吴兆林;孔令琳;刘宏祥设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法，涉及智慧养殖技术领域，包括：获取目标肉鸡的行为数据；对行为数据进行清洗、标准化、特征提取和特征合成，得到用于检测的时间序列检测数据；根据预设的肉鸡历史数据集对肉鸡的健康状态进行划分，得到多个健康状态；根据健康状态构建马尔科夫链模型；利用预设的肉鸡健康状态历史数据集对马尔科夫链模型进行训练，以优化每个健康状态的初始概率和状态转移概率矩阵，得到训练好的肉鸡健康状态检测模型；将时间序列检测数据输入至肉鸡健康状态检测模型中，得到检测结果。本发明能够结合多维数据、实现实时监测和智能决策支持，提高了肉鸡养殖管理的效率和水平。

本发明授权一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔科夫链的肉鸡健康状态检测方法，其特征在于，包括：获取目标肉鸡的行为数据；所述行为数据包括：活动频率、进食量、饮水量和叫声频率；对所述行为数据进行清洗、标准化、特征提取和特征合成，得到用于检测的时间序列检测数据；根据预设的肉鸡历史数据集对肉鸡的健康状态进行划分，得到多个健康状态；根据所述健康状态构建马尔科夫链模型；利用预设的肉鸡健康状态历史数据集对所述马尔科夫链模型进行训练，以优化每个健康状态的初始概率和状态转移概率矩阵，得到训练好的肉鸡健康状态检测模型；将所述时间序列检测数据输入至肉鸡健康状态检测模型中，得到检测结果；根据所述健康状态构建马尔科夫链模型，包括：将肉鸡的健康状态定义为离散的有限状态集合S＝{s1,s2,…,sn}，其中，si代表第i种健康状态；假定在初始时刻t＝0的肉鸡状态的概率分布为π＝π1,π2,…,πn；其中πi＝PS0＝si；S0为在初始时刻t＝0的系统状态，PS0＝si为表示在初始时刻系统处于状态si的概率；构建状态转移概率矩阵P；其中，Pij＝PSt+1＝sj∣St＝si，t为时间步长；根据所述有限状态集合、所述概率分布和所述状态转移概率矩阵构建所述马尔科夫链模型。

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