(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111110237.1 (22)申请日 2021.09.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113807017 A (43)申请公布日 2021.12.17 (73)专利权人 西安理工大 学 地址 710048 陕西省西安市碑林区金花 南 路5号西安理工大 学金花校区 (72)发明人 权全　高少泽　杨思敏　樊荣　 (74)专利代理 机构 西安迪业欣知识产权代理事 务所(普通 合伙) 61278 专利代理师 校丽丽 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 CN 109271694 A,2019.01.25 CN 109615 076 A,2019.04.12US 201834713 3 A1,2018.12.0 6 CN 109657940 A,2019.04.19 WO 201715 6443 A1,2017.09.14 CN 112215116 A,2021.01.12 AU 202010 3130 A4,2021.01.07 JP 20131 16092 A,2013.0 6.13 WO 20210143 39 A1,2021.01.28 JP 640141 1 B1,2018.10.10 JP 2008185455 A,2008.08.14 孙志毅.基于栖息地 生态适宜度指数模型的 河流鱼类生 境模拟分析. 《水利规划与设计》 .2020,(第0 6期),89-93、 97. Garcia A等.Do wnstream enviro nmental effects of dam operati ons:Changes i n habitat qual ity for native fish species. 《River Researc h and Ap plications》 .2011, 312-327. (续) 审查员 王艳丽 (54)发明名称 一种鱼类偏好栖息地的确定方法及终端设 备 (57)摘要 本发明公开了一种鱼类偏好栖息地的确定 方法及终端设备， 其中方法包括获取目标鱼类所 在水环境的参数信息， 利用水环 境的参数信息建 立三维水环境模型； 确定目标鱼类的生态学函 数， 结合生态学函数在三维水环 境模型上搭建生 物仿真模型； 获取生物仿真模型中目标鱼类的运 动轨迹， 根据运动轨迹确定目标鱼类的潜在栖息 地； 利用基于累计密度法的偏好学习模型从潜在 栖息地中确定目标鱼类的偏好栖息地。 本发明的 终端设备， 包括存储器、 处理器以及存储在存储 器中并可在处理器上运行的计算机程序， 处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。 本发明 可以确定鱼类偏好的栖息地， 从而进行有针对性 的修复， 在保证鱼类生存环境的同时， 降低了修 复栖息地的成本 。 [转续页] 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 113807017 B 2022.05.24 CN 113807017 B (56)对比文件 党莉等.水库调节对下游鱼类栖息地 适宜性 的影响. 《天津大 学学报(自然科 学与工程 技术 版)》 .2018,(第0 6期),16-24. Li R等.Ecological hydrograph based o n Schizothorax c hongi habitat co nservati on in the dewatered river c hannel betwe en Jinping cascaded dam s. 《Science C hina Technological Sciences》 .201 1,54-63.2/2 页 2[接上页] CN 113807017 B1.一种鱼类偏好 栖息地的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标鱼类所在水环境的参数信 息， 利用所述水环境的参数信 息建立三维水环境模 型； 确定所述目标鱼类的生态学函数， 结合所述生态学函数在所述三维水环境模型上搭建 生物仿真模型； 获取所述生物仿真模型中目标鱼类的运动轨 迹， 具体包括： 根据第四公式获取 所述生物仿真模型中目标鱼类的运动轨 迹， 所述第四公式为： 式中， 为t时刻的第i个所述目标 鱼类所在位置， 为t+1时刻第i个所述目标 鱼类所在位置， x和y为笛卡尔坐标系中的横轴和纵轴， Si,t为t时刻第i个目标鱼类个体的运 动速度， Di,t为t时刻第i个目标鱼类个体的运动方向， θi,t为t时刻第i个目标鱼类个体运动 方向为Di,t时的夹角， 为位移偏角； Si,t∈(0,Smax)， Smax为所述目标鱼类从t时刻至t+1时刻 的时间段内的最大移动速度； 其中， 目标鱼类个体的运动速度和 运动方向根据第 五公式确 定， 所述第五 公式为： 式中， D_fav(t)和S_fav(t)分别为t时刻第i个目标鱼类个体在其感知范围内的喜好流 速所在位置相比于当前位置的运动方向及朝向该运动方向的运动速度； D_flee(t)和S_ flee(t)分别为t时刻第i个目标鱼类个体逃离其 感知范围内最近的临近个体的运动方向及 逃离该运动方向的运动速度； 根据运动轨 迹确定所述目标鱼类的潜在栖息地； 利用基于累计密度法的偏好学习模型从所述潜在栖息地中确定所述目标鱼类的偏好 栖息地， 具体包括： 利用基于累计密度法的偏好学习模型， 获取第i个目标鱼类对每个所述潜在栖息地的 偏好值； 所述基于累计密度法的偏好学习模型根据第六公式确定， 所述第六公式为： 式中， Pij为第i个目标鱼类在第j个所述潜在栖息地中出现的累计密度， 记为偏好值， 为所有潜在栖息地中出现所述目标鱼类的总 累计密度； 根据所述偏好 值确定所述目标鱼类的偏好 栖息地。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述生态学函数包括生长函数、 集群函数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113807017 B 3