申请/专利权人：中国农业科学院农业信息研究所

申请日：2024-03-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828480A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/2431;G06F18/213;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0985;A01K67/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的肉牛发情状态识别与评估方法，涉及深度学习技术领域。包括：确定肉牛的发情行为与影响因素；收集肉牛每天的各种生理数据和行为数据得到数据集；对数据集进行预处理；对预处理后的数据集进行组织和划分，将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建CNN‑LSTM‑Attention模型；对CNN‑LSTM‑Attention模型进行训练；对训练后的CNN‑LSTM‑Attention模型进行评估和测试；将待测数据输入CNN‑LSTM‑Attention模型进行发情识别和评估。本发明有助于提升肉牛发情状态识别的精确度，提高肉牛的繁殖性能和生产效率。

主权项：1.一种基于深度学习的肉牛发情状态识别与评估方法，其特征在于，包括：S1、确定肉牛的发情行为与影响因素；S2、收集肉牛每天的各种生理数据和行为数据得到数据集；S3、对数据集进行预处理；S4、对预处理后的数据集进行组织和划分，将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集；S5、构建CNN-LSTM-Attention模型；S6、对CNN-LSTM-Attention模型进行训练；S7、对训练后的CNN-LSTM-Attention模型进行评估和测试；S8、将待测数据输入CNN-LSTM-Attention模型进行发情识别和评估。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业科学院农业信息研究所 一种基于深度学习的肉牛发情状态识别与评估方法

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