基于自适应模糊逻辑和多式联运数据融合的牛福利评估

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 动物科学动物科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 评估牛的福利对于可持续农业和道德农业实践至关重要.
• 现有的方法往往缺乏全面的数据整合,导致潜在的不准确性.
• 在现代农场管理中,对智能,数据驱动的解决方案的需求正在增加.

研究的目的:

• 开发和验证一种多模式数据融合方法,用于系统的牛福利评估.
• 通过整合各种数据流来提高福利评估的准确性和稳定性.
• 为智能农场管理提供实用,可适应的决策支持工具.

主要方法:

• 多模式数据融合,整合牛的行为,食管理和环境参数.
• 基于行为持续时间和群体差异的定量评分系统.
• 一个数据处理框架,将反向传播 (BP) 神经网络与自适应模糊逻辑和高斯成员函数相结合.
• 一个动态的适应性评分机制,用于场景特定的参数调整.

主要成果:

• 在验证集上的环境 (95.0%),食 (100%) 和行为 (93.6%) 评估模块中实现了高精度.
• 所有维度的整体验证准确度都超过了90%.
• 通过差异化重量分配和自适应评分,证明了稳定性和准确性的改进.

结论:

• 拟议的多模式数据融合方法为牛福利评估提供了可靠和准确的系统.
• 动态适应性评分机制确保了在各种农场环境中的实用性和可靠性.
• 这种智能系统支持农场管理的转型,提高效率和可持续性.