本文關(guān)鍵詞：基于姿態(tài)角的生豬行為識(shí)別方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)有的生豬行為判別方法,未能實(shí)現(xiàn)個(gè)體全天行為的監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì),且模型分析過(guò)程繁瑣、準(zhǔn)確率低、設(shè)備成本高。研究低成本、高準(zhǔn)確率的生豬個(gè)體行為識(shí)別方法,為判別生豬健康狀況提供依據(jù)。首先設(shè)計(jì)基于微慣性傳感器且可穿戴生豬姿態(tài)信息監(jiān)測(cè)模塊,將監(jiān)測(cè)模塊佩戴在生豬頸部,采集站、走、臥、躺4類生豬行為下對(duì)應(yīng)的加速度、角速度、姿態(tài)角數(shù)據(jù)6 000組,然后采用LM訓(xùn)練法進(jìn)行模型訓(xùn)練,并分析加入姿態(tài)角信息對(duì)模型訓(xùn)練結(jié)果的影響,最后建立生豬日常行為分類模型并采用異校驗(yàn)方式進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:在考慮姿態(tài)角信息的條件下,其訓(xùn)練效果與模型的相關(guān)系數(shù)均優(yōu)于僅考慮行為信息的訓(xùn)練模型,加入姿態(tài)角信息作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量可有效避免網(wǎng)絡(luò)陷入到局部極小值,收斂迅速,誤差函數(shù)為0.001 844,滿足訓(xùn)練要求,模型期望分類與實(shí)測(cè)分類的決定系數(shù)為0.991,生豬行為識(shí)別準(zhǔn)確率為92.64%。該模型為進(jìn)一步分析生豬生理健康狀況判別提供了數(shù)據(jù)支持。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 豬 行為識(shí)別 微慣性傳感器 姿態(tài)角 行為分類模型 LM訓(xùn)練法
【基金】：陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2014K02-08-02) 楊凌示范區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014GY-01)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183;S828
【正文快照】： 動(dòng)物行為是動(dòng)物生理健康狀況的外在表現(xiàn),能在一定程度上反映動(dòng)物機(jī)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)情況,影響動(dòng)物質(zhì)量、出欄率及發(fā)情、疾病監(jiān)控,是評(píng)價(jià)動(dòng)物福利的重要指標(biāo)之一[1]。雖然我國(guó)生豬養(yǎng)殖規(guī)模發(fā)展迅猛,但仍然存在生豬死亡率高、豬肉質(zhì)量不合格、整體養(yǎng)殖效益低等諸多問(wèn)題[2]。隨著規(guī)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于姿態(tài)角的生豬行為識(shí)別方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：505534