基于神经网络的奶牛发情行为辨识与预测研究

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.

关键词：奶牛、发情、检测、神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：S823.9+1;S815(家畜)

资助基金：山东省科技攻关计划资助项目2009GGB02777

在线出版日期：2013-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：277-281