為提升湖羊的福利化養(yǎng)殖水平和推動動物福利事業(yè)健康發(fā)展,提出了基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network,DBN）的湖羊維持行為識別方法。挑選6只湖羊佩戴裝有姿態(tài)傳感器的頸環(huán),經(jīng)數(shù)據(jù)采集和整理,構(gòu)建了包括58 680個樣本的湖羊維持行為數(shù)據(jù)集,記錄了湖羊臥息、采食、飲水、反芻4種維持行為,結(jié)合錯誤率和重構(gòu)誤差兩項評價指標,構(gòu)建了逐層貪婪二次劃分算法的DBN識別模型,經(jīng)訓(xùn)練后,在測試集上與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）、隨機森林（RF）、支持向量機（SVM）模型進行對比分析,同時對湖羊進行分組識別對比分析,結(jié)果表明:本文方法明顯優(yōu)于其他三種方法,4種維持行為的平均識別精度和靈敏度分別為0.991 6和0.991 5,驗證了該方法在湖羊維持行為識別上的有效性。本研究結(jié)果可為湖羊的福利化養(yǎng)殖、行為學(xué)研究、異常行為識別及疾病預(yù)警提供技術(shù)支持。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 湖羊行為特征采集
    1.1 基于姿態(tài)傳感器的湖羊行為特征采集
    1.2 實驗數(shù)據(jù)獲取方法
2 基于DBN的湖羊維持行為識別
    2.1 湖羊維持行為識別體系結(jié)構(gòu)
    2.2 數(shù)據(jù)集預(yù)處理
    2.3 基于DBN的維持行為識別模型
    2.4 模型構(gòu)建與參數(shù)訓(xùn)練
3 實驗與結(jié)果分析
    3.1 DBN結(jié)構(gòu)
    3.2 維持行為識別有效性檢驗
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3726391