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摘要
为了解决传统疾病诊断过于依赖专家经验、诊断效率低等一系列问题,试验采用主成分分析(PCA)和贝叶斯网络(BN)结合的方法构建生猪疾病诊断模型。首先对收集到的吉林省某猪场数据进行分析和提取,将专家经验和贝叶斯网络相结合,建立生猪疾病拓扑结构,利用主成分分析法将症状节点进行属性约简,消除冗余信息;然后再运用贝叶斯估计对贝叶斯网络进行参数学习,建立基于PCA-BN算法的BN结构模型;最后将约减模型和未约减模型进行对比。结果表明:成功构建基于PCA-BN算法的生猪疾病诊断模型,用该模型对某猪场生猪某次疾病进行预测,结果与该猪场对病原体检测的结果一致。说明基于PCA-BN的生猪疾病诊断模型可用于生猪养殖业生产。
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