隨著我國(guó)畜禽養(yǎng)殖業(yè)向著規(guī)�；�、精準(zhǔn)化的趨勢(shì)發(fā)展,要求現(xiàn)代養(yǎng)殖業(yè)要有科學(xué)的管理方式和健康的飼舍環(huán)境。為了達(dá)到以上要求,本文以圈養(yǎng)奶山羊?yàn)檠芯繉?duì)象,設(shè)計(jì)了一套監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)在奶山羊養(yǎng)殖過程中對(duì)其行為與養(yǎng)殖環(huán)境的監(jiān)測(cè),將系統(tǒng)劃分成了三個(gè)部分(前端穿戴設(shè)備部分、協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)部分和PC端軟件系統(tǒng)),并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練行為識(shí)別分類器,對(duì)奶山羊的四種行為進(jìn)行分類,最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了PC端的奶山羊行為監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)軟件。本文的主要研究?jī)?nèi)容有:(1)系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)。分析整個(gè)項(xiàng)目需求和功能,選用了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與三軸加速度傳感器的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案,并把整個(gè)系統(tǒng)分為三個(gè)部分:前端穿戴設(shè)備部分、協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)部分和PC端軟件系統(tǒng)。前端穿戴設(shè)備包含有MPU6050的三軸加速度陀螺儀的ZigBee模塊,將該設(shè)備戴在奶山羊身上,用以采集奶山羊的三軸加速度數(shù)據(jù);協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)部分由集成CC2530芯片的ZigBee模塊和TQ2440主板組成,主要接收由前端穿戴設(shè)備和羊舍環(huán)境傳感器發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù)并發(fā)給PC端軟件系統(tǒng);PC端軟件系統(tǒng)則對(duì)采集的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存儲(chǔ)、行為分類與展示。(2)奶山羊行為分類識(shí)別。由于奶山羊日常行為特征復(fù)雜多變,為降低系統(tǒng)建模難度,本文將奶山羊運(yùn)動(dòng)行為分為行走、跑動(dòng)、跨跳和站立四種狀態(tài)。對(duì)采集的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后選取了均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰度三個(gè)特征值,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立奶山羊行為識(shí)別器對(duì)其行為進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)奶山羊的四種運(yùn)動(dòng)行為的整體識(shí)別率可達(dá)到89.8%,能夠滿足實(shí)際需求。(3)奶山羊行為監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。根據(jù)需求研究,本文運(yùn)用C#與Matlab語(yǔ)言混合編程,采用MySQL作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù),利用Visual Studio2010開發(fā)平臺(tái)設(shè)計(jì)并開發(fā)出C/S架構(gòu)的奶山羊行為監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng),完成了數(shù)據(jù)接收與解析、行為數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示、奶山羊行為的分類、歷史數(shù)據(jù)的查詢、環(huán)境參數(shù)的閾值設(shè)置與報(bào)警、傳感器節(jié)點(diǎn)管理與用戶管理等功能模塊的設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)奶山羊養(yǎng)殖過程中的行為的分類和飼養(yǎng)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)管功能,為信息化養(yǎng)殖管理提供支撐。
【學(xué)位單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP315;S827
【部分圖文】：

2.1.1 行為數(shù)據(jù)采集在采集奶山羊行為數(shù)據(jù)之前，先要對(duì)奶山羊的行為進(jìn)行分類。在查閱相關(guān)文獻(xiàn)、觀察奶山羊運(yùn)動(dòng)規(guī)律和詢問養(yǎng)殖技術(shù)人員之后，得知奶山羊的典型日�；顒�(dòng)基本表現(xiàn)為站立、行走和趴臥三大類，奶山羊的日常活動(dòng)中站立行為占比較大，如進(jìn)食、飲水、觀望等。行走行為可以反映出其運(yùn)動(dòng)量的大小，奶山羊在生病時(shí)運(yùn)動(dòng)量會(huì)明顯減少，而奶山羊在發(fā)情、求偶等過程中會(huì)表現(xiàn)出跨跳、跑動(dòng)等行為。鑒于奶山羊的日常行為復(fù)雜多變且涉及過渡行為，為降低建模難度，本文將奶山羊行為分為行走、跑動(dòng)、跨跳和站立 4 種行為。本文實(shí)驗(yàn)所用的奶山羊行為數(shù)據(jù)主要為三軸加速度數(shù)據(jù)，使用 MPU6050 加速度陀螺儀來(lái)采集奶山羊的加速度數(shù)據(jù)，文中 3.1.1 節(jié)對(duì)其進(jìn)行了介紹。采集過程中，隨機(jī)從羊圈中選取三只奶山羊，對(duì)其進(jìn)行編號(hào)標(biāo)記，用松緊帶把帶有MPU6050 傳感器和 ZigBee 模塊的采集設(shè)備固定于奶山羊背部，且三軸軸向分別為：X 軸指向前方（羊頭方向），Y 軸指向羊身一側(cè)，Z 軸垂直地面。分別采集每只羊在 4 種不同行為狀態(tài)下的加速度數(shù)據(jù)，采樣頻率 10Hz，同時(shí)同步錄制視頻，記錄奶山羊行為，以便后續(xù)分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖 2-1 所示。

圖 2-4 logsig 函數(shù)曲線Fig.2-4 The logsig function curve個(gè)很好的特性就是其導(dǎo)數(shù)很容易用它的輸出來(lái)表示：算法中，仍采用梯度下降法，但是由于網(wǎng)絡(luò)的輸出層有多個(gè)單元的差值平方求和，為了方便對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出層的所有單元誤為：ut 為輸出層單元的集合，tkd和kdo 是第 k 個(gè)輸出層單元的期誤差 則是網(wǎng)絡(luò)各層之間所有連接的權(quán)值的函數(shù)。P 網(wǎng)絡(luò)中輸出層與隱含層單元的權(quán)值更新法則�？芍�，對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練樣本 d，每個(gè)權(quán)值的增加量為 wji ：(y)(y)(1 (y))ddy 21(w) (t )2kd kdd D k outputsE o

6) 設(shè)定訓(xùn)練誤差和迭代次數(shù)于奶山羊的行為之間的變換是連續(xù)有過程的，有些行為區(qū)分并不明顯，因此器的時(shí)候，需要設(shè)定較小的誤差，以確保對(duì)行為分類的準(zhǔn)確性。本文將誤差別設(shè)定為 0.0001 和 10000 次。BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練與結(jié)果分析驗(yàn)采集四種行為的加速度數(shù)據(jù)，經(jīng)過視頻對(duì)比加標(biāo)簽和加窗處理后，獲得 6本數(shù)據(jù)，其中行走行為 1604 個(gè)，跑動(dòng)行為 942 個(gè)，跨跳行為 404 個(gè)，站立行每種行為分別取 70%作為訓(xùn)練樣本，取 15%的數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的分類器進(jìn)行驗(yàn)%作為測(cè)試樣本，用來(lái)測(cè)試訓(xùn)練好的模型。將每個(gè)窗口片段中 X、Y、Z 三軸差、均值、峰度總共 9 維數(shù)據(jù)作為輸入向量，將式(2-24)定義的矩陣a作為期望MATLAB 2014a 生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)過程中根據(jù)上文確定的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍結(jié)構(gòu)，通過對(duì)比每次的訓(xùn)練誤差和迭代次數(shù)最終確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 11練誤差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖 2-6 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2824455