【摘 要】
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为提升湖羊的福利化养殖水平和推动动物福利事业健康发展,提出了基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的湖羊维持行为识别方法。挑选6只湖羊佩戴装有姿态传感器的颈环,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51874003,61806006),中国博士后科学基金项目(2019M660149),安徽省自然科学基金项目(1808085MG221),安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2018A0083)
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为提升湖羊的福利化养殖水平和推动动物福利事业健康发展,提出了基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的湖羊维持行为识别方法。挑选6只湖羊佩戴装有姿态传感器的颈环,经数据采集和整理,构建了包括58680个样本的湖羊维持行为数据集,记录了湖羊卧息、采食、饮水、反刍4种维持行为,结合错误率和重构误差两项评价指标,构建了逐层贪婪二次划分算法的DBN识别模型,经训练后,在测试集上与传统的BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)模型进行对比分析,同时对湖羊进行分组识别
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