换一批基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为判别系统
A Cow Behavior Classification System Based on Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm
摘要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%.BP神经网络算法平均准确度达到93.7%,平均精度为45.5%,平均敏感度为47.0%.半监督模糊聚类算法具有准确性高、学习复杂度低、运行速度快的特点,具有良好的寻优能力,效率较高.
更多相关知识
关键词
奶牛运动行为实时判别无线传感节点半监督模糊聚类算法cow behaviorReal-time discriminantwireless sensor nodesemi-supervisory fuzzy clustering algorithm
分类号
TP274.2
栏目名称
DOI
10.16431/j.cnki.1671-7236.2018.11.017
发布时间
2025-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
- 浏览2
- 被引0
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
