一种奶牛产奶量数据处理及预测方法

    公开(公告)号:CN116090651A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310122616.5

    申请日:2023-02-16

    Abstract: 本发明公开一种奶牛产奶量数据处理及预测方法,包括:获取泌乳奶牛的牛奶量信息,对牛奶量信息进行预处理,得到预处理牛奶量信息;将预处理牛奶量信息划分为训练集和验证集;构建牛奶量预测模型,将训练集输入至牛奶量预测模型进行训练;将验证集输入至训练完成的牛奶量预测模型,将待预测牛奶产量输入至通过验证的牛奶量预测模型,完成预测。小波变换解决了生物噪声的问题,使用小波去噪的预测模型优于未去噪的预测模型。有效避免了较大误差,提高了预测精度。除了对数据进行去噪外,还可以调整神经网络结构以增加对噪声的容忍度,从而提高模型的性能。

    一种适用于反刍动物消化的丁酸梭菌DNSYK-1及其应用

    公开(公告)号:CN116083311A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310059939.4

    申请日:2023-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种适用于反刍动物消化的丁酸梭菌DNSYK‑1及其应用,属于饲料添加剂领域,所述丁酸梭菌DNSYK‑1于2022年4月29日保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心,分类命名为丁酸梭菌Clostridiumbutyricum,保藏编号为CGMCCNo.24804。所述丁酸梭菌DNSYK‑1是从荷斯坦奶牛的瘤胃液中分离筛选得到,以丁酸梭菌DNSYK‑1活体和代谢产物为活性成分可提升反刍动物的机体免疫,同时,本申请中的丁酸梭菌DNSYK‑1还能有效提升反刍动物饲料消化效率,有效提升反刍动物的生产性能。

    水飞蓟宾在制备调控反刍动物瘤胃甲烷排放的饲料添加剂中的应用

    公开(公告)号:CN116035123A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211707734.4

    申请日:2022-12-29

    Abstract: 本发明公开了水飞蓟宾在制备调控反刍动物瘤胃甲烷排放的饲料添加剂中的应用。以水飞蓟宾作为饲料添加剂进行人工模拟瘤胃体外发酵试验,通过抑制瘤胃内的Prevotella(普雷沃菌)、Isotricha(均毛虫属)、Ophryoscolex(头毛虫属)、unclassified_Rotifera(未分类的轮虫类)、Methanosphaera(甲烷球形菌属)、Orpinomyces(厌氧性真菌)、Neocallimastix(厌氧性真菌),改变瘤胃的物种组成和群落结构,使瘤胃的代谢途径发生变化,改变了代谢产物,调节了瘤胃发酵参数,调控了氢气、二氧化碳、甲烷的产量和总产气量;表明添加水飞蓟宾可以减少反刍动物瘤胃中甲烷的产生,降低甲烷的排放效果好。

    一种基于知识图谱的DHI报告解读方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN113656600A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110969609.X

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 一种基于知识图谱的DHI报告解读方法、系统及存储介质,属于畜牧养殖技术领域。为了解决目前尚没有一种针对于DHI报告的自动解读方法,从而导致DHI报告解读不仅效率低,而且不能客观、准确、有效的利用DHI报告的信息的问题。本发明基于获取牧场的DHI数据对DHI指标数据进行分析,并结合DHI领域知识图谱对动态分析的结果进行问题诊断,问题诊断的过程包括问题定位,即基于DHI领域知识图谱,将动态分析的事实描述作为“性能指标/症状”实体,计算得到事实描述是由某种影响因素影响而发生的概率,DHI领域知识图谱包含“性能指标/症状”、“影响因素”、“解决措施”三类实体及实体关系。主要用于DHI报告解读。

    一种基于核极限学习机奶牛日粮消化能预测方法

    公开(公告)号:CN109886350A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910155242.0

    申请日:2019-02-25

    Abstract: 本发明提供一种基于核极限学习机奶牛日粮消化能预测方法,属于畜禽日粮营养价值评价领域,该方法包括以下步骤:(1)实测奶牛日粮养分摄入量与消化能数据,产生奶牛日粮消化能预测样本,并分为训练样本集和测试样本集;(2)对于建立的训练样本集,构造极限学习机网络输出,并以矩阵形式表示;(3)选取高斯核函数求解,确定核函数的参数集,得到基于KELM预测模型的输出函数;(4)将测试样本和KELM模型预测结果进行对比,计算预测消化能与真实值的平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差,评价该预测方法的有效性。本发明提供的预测方法属于非参数机器学习模型,仅通过对训练样本的学习即可进行有效预测,且可获得较高的预测精度。

    一种用于生产抗氧化羊肉的肉羊饲料

    公开(公告)号:CN116369439A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310050208.3

    申请日:2023-02-01

    Abstract: 本发明公开了一种用于生产抗氧化羊肉的肉羊饲料,属于饲料技术领域。所述用于生产抗氧化羊肉的肉羊饲料的组分包括:苜蓿干草、燕麦和发酵茶渣。本发明通过选用苜蓿干草为主要粗饲料,配合燕麦提升肉羊饲料的适口性,再辅以发酵茶渣,发酵茶渣中含有的茶多酚可协同苜蓿干草中的黄酮类化合物,有效提高羊肉的抗氧化性能,另外,发酵茶渣中的茶皂素同样具备清除自由基,缓解氧化应激的作用,还能够抑制有害菌群,提升肉羊的消化功能。本发明提供的肉羊饲料能够同时提升羊肉的产量及品质,对于肉羊养殖具有重要意义。

    基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法

    公开(公告)号:CN114677322B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202111649615.3

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 本发明涉及奶牛体况自动评分方法技术领域,具体为基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法,在数据采集过程中,从两个牧场随机选取奶牛进行背部数据的采集,采集背部深度图像,利用采集到的深度图像中所包含的深度信息,即深度帧数据,结合相机内置参数,生成奶牛背部点云。该基于注意力引导点云特征学习的奶牛体况自动评分方法,将奶牛背部后躯区域作为感兴趣区域进行提取,进行归一化、降采样与特征放大处理,最后,利用注意力引导的点云特征提取网络进行感兴趣区域的特征提取,并完成奶牛的体况评分,本发明能够更好的提取作为奶牛体况评分感兴趣区域的三维特征,并提升奶牛体况评分的精度。

    一种基于PSO-BP神经网络的TMR日粮瘤胃发酵甲烷产量的预测方法

    公开(公告)号:CN112613688B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202110033003.5

    申请日:2021-01-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑BP神经网络的TMR日粮瘤胃发酵甲烷产量的预测方法,属于甲烷产量的预测领域。构建PSO‑BP神经网络,对输入样本的数据进行归一化处理;建立数据集;根据所述数据集对BP神经网络进行初始化,得到权值和阈值;种群经过初始化后,得到粒子群适应度值;确定个体极值和群体极值;更新粒子速度位置,判断迭代数是否达到初始化设置的结束条件,若达到结束条件,获得最优权值阈值,计算更新权值阈值,判断迭代数是否达到初始化设置的结束条件,若满足则开始仿真,得到预测结果;本发明用以解决目前已有的瘤胃发酵产甲烷预测系统出现了许多数据预处理不理想,导致预测误差较大的问题。

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