【摘 要】
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针对目前母羊产前行为监测费时费力、精准度较低、可识别行为类型单一等问题,以颈环采集节点获得的加速度数据为研究对象,提出了一种基于区间阈值与遗传算法优化支持向量机(G
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江农林大学动物科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31872397),浙江省自然基金公益项目(LGN18C200017),浙江农林大学科研发展基金项目(2017FR020)
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针对目前母羊产前行为监测费时费力、精准度较低、可识别行为类型单一等问题,以颈环采集节点获得的加速度数据为研究对象,提出了一种基于区间阈值与遗传算法优化支持向量机(GeneticAlgorithm-SupportVectorMachine,GA-SVM)分类模型的母羊产前行为识别方法。该方法首先对合加速度数据进行小波降噪和提取轮廓线预处理,再利用区间阈值分类法,识别出行走、趴卧2种行为。在此基础上,采用GA-SVM分类模型实现饮水、采食、反刍3种行为的准确识别。试验表明,颈环采集节点能够实时采集和传输产前母
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