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1、pos機測試流程

pos機測試流程

蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量評價預測模型構(gòu)建方法及性能測試

李華龍1，李 淼1*，詹 凱2*，劉先旺1，楊選將1，胡澤林1，郭盼盼1（1. 中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院 智能機械研究所，安徽合肥 230031；2. 安徽省農(nóng)業(yè)科學院 畜牧與獸醫(yī)研究所，安徽合肥 230031）

摘 要：蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量對蛋雞的健康生長和生產(chǎn)性能的提升至關重要。蛋雞養(yǎng)殖環(huán)境是多環(huán)境因子相互影響制約的復雜非線性系統(tǒng)，憑借單一的養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)難以對環(huán)境質(zhì)量做出準確有效的評價。針對上述問題，本研究綜合蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境的溫度、濕度、光照強度、氨氣濃度等多個環(huán)境影響因子，在布谷鳥搜索算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡 （CS-BP）預測模型的基礎上，構(gòu)建了改進的CS-BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量評價預測模型。將構(gòu)建的改進 CS-BP預測模型與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法優(yōu)化 BP神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP）、粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡（POS-BP）三種深度學習方法進行性能參數(shù)分析比對，結(jié)果表明：改進CS-BP評價預測模型的平均絕對誤差（MAE）、平均相對誤差（MAPE）和決定系數(shù)（R2）分別為0.0865、0.0159和0.8569，其各項指標性能均優(yōu)于上述三種對比模型，該模型具有較強的模型泛化能力和較高的預測精度。對改進CS-BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量評價模型進行測試，其分類準確率達0.9333以上。本研究構(gòu)建的模型可以為蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量提供更加全面有效的科學評價，對實現(xiàn)蛋雞生產(chǎn)環(huán)境的最優(yōu)控制，促進蛋雞生產(chǎn)性能的提升具有重要意義。

關鍵詞：蛋雞設施養(yǎng)殖；環(huán)境質(zhì)量評價；布谷鳥搜索算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡（CS-BP）；遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-BP）；粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡（POS-BP）；深度學習；多環(huán)境因子

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引文格式：

李華龍, 李淼, 詹凱, 劉先旺, 楊選將, 胡澤林, 郭盼盼. 蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量評價預測模型構(gòu)建方法及性能測試[J/OL]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文): 1-11 [2020-10-26].

http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1681.s.20201021.1323.002.html.

文章圖片

圖1 基于CS-BP的蛋雞設施環(huán)境質(zhì)量評價預測模型構(gòu)建流程圖

Fig. 1 Flow chart of laying hens facility breeding environmental quality evaluation and prediction model based on CS-BP neural network

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡基本拓撲結(jié)構(gòu)圖

Fig. 2 Basic topological structure of BP neural network

（a）雞舍縱向監(jiān)測點示意圖

（b）雞舍橫向監(jiān)測點示意圖

圖3 蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測布點

Fig.3 Environmental monitoring points for laying hens facil‐ ity breeding environment

圖4 基于BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量預測評價結(jié)果輸出

Fig.4 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on BP

圖5 基于GA-BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量預測評價結(jié)果輸出

Fig. 5 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on GA-BP

圖6 基于POS-BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量預測評價結(jié)果輸出

Fig.6 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on POS-BP

圖7 基于改進CS-BP的蛋雞設施養(yǎng)殖環(huán)境質(zhì)量預測評價結(jié)果輸出

Fig.7 Prediction and evaluation results of environmental suitability of laying hens facility breeding environment based on improved CS-BP

作者簡介

李華龍 博士

李華龍，男，博士，中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院智能機械研究所助理研究員，從事畜禽養(yǎng)殖環(huán)境控制和廢棄物處理方向的研究，作為核心骨干參與國家重點研發(fā)計劃、國家863計劃、國家科技支撐計劃、國家自然科學基金、中國科學院院地合作項目、江蘇省科技支撐計劃等項目。目前承擔國家自然科學基金青年基金1項、安徽省重點研發(fā)計劃1項；已在國內(nèi)外期刊、學術會議發(fā)表論文發(fā)表20多篇。

通訊作者簡介

李 淼 研究員

李淼，女，博士生導師，中國科學院合肥智能所二級研究員，農(nóng)業(yè)信息處理方向首席科學家。《智慧農(nóng)業(yè)（中英文）》編委。從事人工智能與知識工程及物聯(lián)網(wǎng)方面研究工作30多年，涉及模式識別、信息處理、機器翻譯、機器學習與數(shù)據(jù)挖掘、傳感器網(wǎng)絡、無線通信、互聯(lián)網(wǎng)搜索與挖掘等技術。在國內(nèi)外期刊、學術會議發(fā)表論文150多篇，取得5項發(fā)明專利、6項實用新型專利和100多項軟件著作權(quán)。獲得國家科技進步二等獎2項、國家科技進步三等獎1項、中國科學院科技進步二等獎3項、國家七五攻關重大成果獎1項、甘肅省科技進步一等獎1項、云南省科學技術二等獎1項、安徽省科技進步二等獎1項、四川省科技進步三等獎1項、湖北省科技進步三等獎1項、863計劃智能化農(nóng)業(yè)信息技術應用示范工程先進個人、全國優(yōu)秀農(nóng)業(yè)信息技術工作者、中國科學院第五屆十大杰出婦女。

詹凱 研究員

詹凱，男，博士，研究員，安徽省農(nóng)業(yè)科學院畜牧獸醫(yī)研究所所長。安徽省第四批學術和技術帶頭人，畜禽產(chǎn)品安全工程安徽省重點實驗室主任。同時兼職擔任安徽省十屆科協(xié)委員、中國畜牧獸醫(yī)學會理事、安徽省畜牧獸醫(yī)學會副理事長、中國畜牧獸醫(yī)學會家禽學分會理事、中國畜牧獸醫(yī)學會家畜環(huán)境衛(wèi)生學分會常務理事、中國農(nóng)業(yè)工程學會畜牧工程分會常務理事、中國畜牧業(yè)協(xié)會禽業(yè)分會專家咨詢委員會委員、安徽省家禽業(yè)協(xié)會副會長等。主要從事家禽養(yǎng)殖工藝與動物福利技術研究。“十一五”以來先后主持國家科技支撐計劃課題、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公益性行業(yè)科研專項子課題和安徽省重點研發(fā)計劃等課題。2008年至今獲聘國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)蛋雞產(chǎn)業(yè)技術體系生產(chǎn)與環(huán)境控制功能研究室養(yǎng)殖工藝與動物福利崗位科學家。共獲得部省級一、二、三等獎6項；獲授權(quán)國家發(fā)明專利2項、實用新型專利10項；制定國家標準1項、農(nóng)業(yè)行業(yè)標準1項、地方標準20項；以第一作者和通訊作者在國內(nèi)外核心期刊發(fā)表學術論文100余篇。

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《智慧農(nóng)業(yè)（中英文）》

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