作者：王俊,谭骥,张海洋,赵凯旋 单位：中国农业科学院畜牧研究所 出版：《中国畜牧兽医》2018年第11期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGWXK2018110170 DOC编号：DOCGWXK2018110179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于智能手机的车辆行为实时判别与渐进矫正方法研究》PDF+DOC2017年第03期 范菁,吴青青,叶阳,董天阳 《气味鉴别行为建模与评估系统的建立》PDF+DOC2017年第07期 吴德华,宋珍华,强京宁,张楠,刘定震,龙成生,陈然然 《面向智能电网的物联网技术及应用》PDF+DOC2020年第03期 冷迪 《基于稀疏矩阵字典的移动用户行为识别方法》PDF+DOC2015年第09期 宋辉,王忠民

    • 以实时判别奶牛行为，提升精细养殖技术水平为目标，本试验以系统功耗低、检测灵敏度高、运行稳定性强为原则设计无线传感节点，研发了一种基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为实时判别系统。为获取最佳通信距离及最优节点固定高度，对无线传感节点分别进行固定高度—通讯距离与丢包率关系测试、固定高度—数据波动关系测试，通信距离分别取10、20、30m，固定高度分别取10、20、30cm；并将半监督模糊聚类判别算法、K-means算法及BP神经网络算法在奶牛行为识别方面的准确度、精度及敏感度进行比较。结果显示，集成三轴加速度传感器ADXL345、处理器MSP430-F149、无线收发器CC1101等芯片设计的无线传感节点可精确采集奶牛运动加速度数据，满足长期可靠传输数据等工作要求。固定高度—通讯距离与丢包率、固定高度—数据波动关系测试结果显示，最优传输距离为10m，最佳节点固定高度为30cm。半监督模糊聚类算法性能最高，平均准确度达到95.4%，平均精度为53.0%，平均敏感度为60.6%。K-means算法的平均准确度达到90.3%，平均精度仅有39.9%，平均敏感度为45.6.....。

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