作者：石文兵,葛斌,苏树智 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2020年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2020070150 DOC编号：DOCCGJS2020070159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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58 680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对比分析，结果表明：本文方法明显优于其他三种方法，4种维持行为的平均识别精度和灵敏度分别为0.991 6和0.991 5，验证了该方法在湖羊维持行为识别上的有效性。本研究结果可为湖羊的福利化养殖、行为学研究、异常行为识别及疾病预警提供技术支持。

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