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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明涉及一种基于牛尾加速度数据的奶牛产犊预报模型，包括数据预处理环节、翘尾频次计算环节、归一化环节、MK趋势检验环节、基于集成学习的多SVM模型环节和预报信号产生环节。所述MK趋势检验环节显著性水平α=0.05，当翘尾频次存在上升趋势且大于该时刻180min之前所有数据翘尾频次均值1.5倍时，认定为出现产犊特征。所述基于集成学习的多SVM模型环节使用线性模型，训练算法采用序列最小优化算法，最佳投票阈值训练集样本容量的90%。本发明可通过牛尾加速度数据计算预测牛只产犊，具有识别率高，识别速度快，功能完整的特点。
主权项：1.一种基于牛尾加速度数据的奶牛产犊预报模型，其特征在于，包括数据预处理环节、翘尾频次计算环节、归一化环节、MK趋势检验环节、基于集成学习的多SVM模型环节和预报信号产生环节；所述数据预处理环节包括将当前时刻数据与前20min数据均值作差，使用长度为10的汉宁窗加权计算当前信号的低频运动趋势，数据减去低频运动趋势，获得牛尾运动信号；所述翘尾频次计算环节通过计算15min内峰值数量来描述牛只翘尾频次；所述归一化环节包括对当前数据除以牛只之前所有翘尾频次均值；所述MK趋势检验环节包括采用MK趋势检验算法对翘尾频次进行分析；所述基于集成学习的多SVM模型环节包括采用基于集成学习思想的多SVM模型对翘尾频次进行分析；所述预报信号产生环节为当结果满足票数阈值或频次增加比率阈值时，进行产犊预报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 一种基于牛尾加速度数据的奶牛产犊预报模型
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