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2020年18期
基于三軸加速度和人工神經網絡的奶牛采食行為鑒別方法研究
| 作 者 | 趙文杰，丁露雨，李奇峰，陳爭光 |
| 第一作者 | 趙文杰 |
| 作者單位 | 黑龍江八一農墾大學電氣與信息學院，黑龍江大慶 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 18 |
| 發表頁面 | 231-234 |
| 關 鍵 字 | 三軸加速度；人工神經網絡；采食行為鑒別；小波降噪 |
| 摘 要 | 提出了應用一種基于三軸加速度與人工神經網絡結合的快速鑒別奶牛采食行為的方法，采集了5頭牛3個位置共9 000組數據樣本，在30 min內采集了1頭牛3個位置的1 800組三軸加速度數采食行為數據，經過savitzky-golay平滑和小波降噪處理后，對數據進行分析。以奶牛采食行為的三軸X、Y、Z軸上的加速度和三軸加速度和Vector sum自以為網絡輸入，行為類別作為輸出，建立3層LMBP神經網絡模型。每頭奶牛的每個位置的3個行為各取100組樣本數據，共300組樣本數據用于建模，20個樣本數據共60組樣本數據用于預測。該研究所建立的LMBP神經網絡模型的迭代次數為5 000次。在3個位置中，其中在奶牛鼻子部位的識別率最好且最穩定，對奶牛的3種行為的識別率平均達到了91.04%、92.89%、98.00%。結果顯示，基于三軸加速度和人工神經網絡的奶牛采食行為鑒別模型可以有效地監測奶牛的采食行為，且經過預處理后的三軸加速度可以提高奶牛采食行為的鑒別效率，為其他動物的采食行為鑒別提供了一種新的思路方法。 |
| 附 件 |
基于三軸加速度和人工神經網絡的奶牛采食行為鑒別方法研究
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