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J-GLOBAL ID:201702290925392319   整理番号:17A0529332

ニューラルネットワークアルゴリズムに基づく肉牛采食挙動検出手法【JST・京大機械翻訳】

Detection Method of Beef Cattle Feeding Behavior Based on Neural Network Algorithm
著者 (5件):
資料名:
巻: 47  号:ページ: 752-757  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2349A  ISSN: 1000-1700  CODEN: SNDBE7  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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肉牛采食の行動認識の問題を解決するために,集合の動作姿勢データを,ジャイロスコープの加速度計和Lan牙モジュールによって収集し,そして,データを用いて,データをPC上に送信し,そして,リアルタイムに表示しさらに肉牛采食挙動を識別する.40頭の健康な健康なに(塔Er肉牛 シンメンタール)の体重(385KG,飼育,1日2回,自由飲用水)を2群に分け,そのうち30頭を試験群とし, を用いて肉牛NieWo部位にセンサまた10頭を対照群とし,センサを装着せず,肉牛が装用ノードの有無により異常反応があるかどうかを比較した。同時に肉の前方に監視カメラを設置し,肉牛の行動情報を記録し,後期データ処理の根拠とする。実験記録のオリジナルデータはX,Y,Zの3つの軸の加速度,角度および角速度の9つの変数値,データ収集の時間(S)およびノード内部温度を含む。結果は以下を示す。肉牛采食挙動検出システムは,肉牛采食の情報を迅速に収集し,伝送することができ,システムの安定性を保証する。センサノードの体積の大きさは適切な,肉牛采食の挙動に何ら影響を与えず,肉牛は基本的にストレス反応がない。これらの結果は,BPニューラルネットワークアルゴリズムが肉牛采食の挙動を認識することができ,2つの異なる行動状態を分類することができることを示した。収集データの比較分析に基づき、2種類の異なる状態における肉牛の固有値を抽出し、適切な特徴値をBPニューラルネットワークの入力とした。BPニューラルネットワーク分類による肉牛の採食行動は,その正解率は99.04%であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (9件):
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脳・神経系モデル  ,  医用画像処理  ,  計算機網  ,  人工知能  ,  アンテナ  ,  自動車・自動車工業一般  ,  電力変換器  ,  ロボットの運動・制御  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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