基于神经网络的奶牛发情行为辨识与预测研究

• 作者: 刘莫尘 李法德 王中华 王冉冉 王震 田富洋
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 奶牛 发情 检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 277-281
• 分类号: S823.9+1|S815
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.S1.050

摘要

及时和准确地识别奶牛发情在牛群管理中具有重要地位.根据奶牛发情期活动量上升、静卧时间变短和体温升高等生理学特性,采用振动传感器、姿态传感器和温度传感器实时检测奶牛的活动量、静卧时间和体温等参数.建立了以奶牛行走步数、静卧时间、行走时间、温度为输入,以奶牛行为特征为输出的LVQ神经网络发情行为辨识模型与预测模型.经过初步试验验证,设计的监测系统和神经网络辨识算法检测奶牛发情的准确率可达100％,发情预测率达到70％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王中华	山东农业大学动物科技学院	96	712	15.0	23.0
2	王冉冉	山东农业大学机械与电子工程学院	28	105	5.0	9.0
3	李法德	山东农业大学机械与电子工程学院	94	1021	17.0	28.0
4	王震	山东农业大学机械与电子工程学院	27	111	5.0	9.0
5	刘莫尘	山东农业大学机械与电子工程学院	21	96	5.0	9.0
6	田富洋	山东农业大学机械与电子工程学院	16	153	6.0	12.0