基于神经网络的奶牛发情行为辨识与预测研究

作者：田富洋; 王冉冉; 刘莫尘; **; 李法德; 王中华

来源：农业机械学报, 2013, 44(S1): 277-281.

DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2013.S1.050

• 奶牛
• 发情
• 检测
• 神经网络 Dairy cows Oestrus Detection Neural networks

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。

• 单位
  电子工程学院; 动物科技学院; 山东农业大学