【技术实现步骤摘要】
一种基于动态监测的肉羊饲喂决策方法及系统
[0001]本专利技术涉及智慧养殖
，特别是涉及一种基于动态监测的肉羊饲喂决策方法及系统。
技术介绍
[0002]随着社会的发展和消费水平的提高，人们逐渐认识到羊肉具有高蛋白低脂肪到的营养保健作用，羊肉需求量大大增加，肉羊养殖产业前景开阔。肉羊养殖过程中，饲喂量与饲喂时间成为了一大难点，饲喂量较少，肉羊无法获得正常的营养，不能长膘长肥；若饲喂量较大，将会引起饲料浪费，而且羊吃的过饱也会引起身体不适，影响下一顿食欲，甚至引起腹泻等症状。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于动态监测的肉羊饲喂决策方法及系统，通过预测动物的生理特征参数，进一步得到饥饿状态，根据节状态和基本参数得到饲喂量，再根据饲喂量进行饲喂。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0005]一种基于动态监测的肉羊饲喂决策方法，包括：
[0006]获取肉羊自身的基本参数和生理特征参数、肉羊正常养殖过程中的环境参数和人为因素，得到第一集...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于动态监测的肉羊饲喂决策方法，其特征在于，包括：获取肉羊自身的基本参数和生理特征参数、肉羊正常养殖过程中的环境参数和人为因素，得到第一集合；对所述第一集合进行筛选和同量纲处理，得到第二集合；基于所述第二集合构建初始决策模型，并对所述初始决策模型进行训练，得到决策模型；获取实时人为因素集和实时环境参数集，结合所述第一集合和所述决策模型，得到决策数据集；基于所述决策数据集得到肉羊饥饿状态，并根据所述肉羊饥饿状态进行饲喂。2.根据权利要求1所述的基于动态监测的肉羊饲喂决策方法，其特征在于，所述第一集合中的各参数均包括动态的、实时的和连续的数据；所述基本参数包括肉羊的身高、体重、月龄和体脂率；所述环境参数包括温度、相对湿度、光照强度、空气流速、相关气体浓度、粉尘浓度、大气压、噪音强度和农场地理位置；所述相关气体浓度包括氧气浓度、二氧化碳浓度、硫化氢浓度、氨气浓度和一氧化碳浓度；所述人为因素包括饲喂活动、交通工具经过羊舍、清扫羊圈、打疫苗、捕捉、剃毛、施工、飞机轰鸣声、人员交谈和运输粪便；所述饲喂活动包括饲喂精饲料、饲喂草料和人工拢料；所述生理特征参数包括心率、体温、血压、血糖、呼吸、步数、三维加速度、角速度和叫声；所述第一集合通过传感器模块进行采集得到，所述传感器模块包括环境传感器单元、相关柔性可穿戴传感器单元和监控单元；所述环境传感器单元包括相关湿度计、湿度计、光照强度测量仪、风速计、有毒气体检测仪、粉尘浓度检测仪、气压计和噪音计，所述柔性可穿戴传感器包括陀螺仪、温度贴片、心率计和计步器；对所述第一集合进行分析，得到饥饿阈值；基于所述饥饿阈值和所述决策数据集，得到所述肉羊饥饿状态。3.根据权利要求1所述的基于动态监测的肉羊饲喂决策方法，其特征在于，所述对所述第一集合进行筛选和同量纲处理，得到第二集合，具体为：对所述第一集合中的数据进行缺失判断，若存在数据缺失，则对缺失的数据进行补充，得到补充数据集，所述补充数据集包括肉羊基本参数补充集、训练环境参数补充集、训练人为因素补充集和训练生理特征参数补充集；补充公式如下：其中，
λ
j
,λ
j
∈[0,1]；1≤m≤5,1≤n≤5,m,n∈N
+
；式中：X
k
表示第k个数据缺失点处的补充值，m表示第k个数据缺失点处同个传感器监测前向所得的m个数据，X
i
表示前向所得的第i个数据值，λ
i
代表第i个数据值的权重，n表示第k个数据缺失点处同个传感器监测后向所得的n个数据，X
j
表示向后所得的第j个数据值，λ
j
代表第j个数据值的权重，N
+
表示正整数集；对所述训练生理特征参数补充集中的数据进行异常判断，若数据超过第一设定阈值范围，则定义数据为第一异常数据，遍历所述训练生理特征参数补充集，得到第一异常数据集；所述第一设定阈值范围为大于或等于且小于或等于且小于或等于X
min
为肉羊正常状态下每个生理特征参数对应的数据最小值，X
max
为肉羊正常状态下每个生理特征参数对应的数据最大值；当所述第一异常数据集与所述训练生理特征参数补充集的第一数据量比值小于第一设定比例时，对所述第一异常数据集中的第一异常数据进行替换，替换公式如下：式中：为X
b
的替换值，X
b
表示第b个第一异常数据，q表示以第b个第一异常数据的节点处扩散开的对称的区间长度，X
i
表示区间长度q内第i个正常数据值，α表示均值系数，当第一异常数据小于时，α∈[
‑
0.3,0]；当第一异常数据大于时，α∈[0,0.3]；当所述第一数据量比值大于或等于第一设定比例时，对所述训练生理特征参数集的获取过程进行核对，若获取过程异常，则舍弃所述第一异常数据集；若获取过程正常，对所述第一异常数据集进行判断，当所述第一异常数据集中的第一异常数据超过第二设定阈值范围时，则定义第一异常数据为第二异常数据，遍历所述第一异常数据集，得到第二异常数据集；所述第二设定阈值范围为大于或等于且小于或等于于于于当所述第二异常数据集与所述第一异常数据集的第二数据量比值小于第二设定比例时，对所述第二异常数据集进行替换，当所述第二数据量比值大于或等于所述第二设定比例时，对所述第二异常数据集进行拟合，得到拟合函数，并计算所述第二异常数据集的平均值；若所述拟合函数呈现规律性变化，则将所述第二异常数据集按照下式进行处理，得到第一筛选数据集；其中，为处理后的第二异常数据集，[X1,X2,
…
,X
p
]为处理前的第
二异常数据集，X
avg
为第二异常数据集的平均值；当时，该式取负号，当时，该式取正号；若所述拟合函数不呈现规律性变化，则将所述第二异常数据集舍弃。对所述第一筛选数据集中的数据X
c
进行判断，当或时，若由于拢料或者装料车经过引起，则进一步判断同一时间是否发生剃毛、清扫羊圈和打疫苗，若发生则不进行处理，若未发生则将X
c
通过如下公式进行处理：其中，为X
c
处理后所得的值，X
e
为第一筛选数据集中的第c个数据，X
c
‑1为X
c
前一位数据值，X
c+1
为X
c
后一位数据值，Ω
i
为出现的人为因素的值，r表示出现了r种人为因素，ε为差值系数；遍历所述第一筛选数据集，得到第二筛选数据集；对所述第二筛选数据集、所述肉羊基本参数补充集和所述训练环境参数补充集进行同量纲处理，对所述训练人为因素补充集进行数据化，得到所述第二集合。4.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小栓，张梦杰，徐媛娜，王海亦，于瑞航，李军，马瑞芹，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：
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