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该研究针对循环水养殖系统（RAS）中虹鳟精准投喂需求，提出THPL视觉到语言决策支持框架，旨在弥合鱼群行为与管理知识之间的认知鸿沟。方法上，首先通过Fishsort提取轨迹并构建活动系数（AC）量化摄食强度，继而利用分层行为编码器（HBE）结合时序与集合Transformer，将轨迹张量转化为显式物理与隐式软令牌的双重证据表示，再与环境参数、元数据及专家规则融合，经LoRA微调大语言模型，并通过反事实多模态直接偏好优化（mDPO）强化因果推理。结果显示，AC与专家标注摄食强度呈显著单调正相关（Spearman ρ=0.925，p<0.001）；消融实验表明决策准确率从纯文本基线的33.33%提升至双重证据令牌的93.33%，反事实mDPO进一步将准确率提升至96.67%，METEOR由58.10%升至85.30%，Self-BLEU-2由58.79%降至52.88%，Distinct-3由6.68%升至7.81%。该工作通过融合连续运动学与LLM推理，为精准水产养殖提供了可解释、可执行的决策支持新范式。

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