文献类型： 中文期刊

作者： 王子琪 ¹ ; 李丽华 ² ; 候旺 ¹ ; 周子轩 ¹ ; 赵连生 ³ ; 邸梦醉 ¹ ;

作者机构： 1.河北农业大学机电工程学院

2.河北农业大学 机电工程学院

3.中国农业科学院 北京畜牧兽医研究所

关键词： 本交笼种鸡;群序识别;活动量;惯性传感器;灰狼优化算法

期刊名称： 河北农业大学学报

ISSN： 1000-1573

年卷期： 2024 年 47 卷 006 期

页码： 97-104,113

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 目前本交笼种公鸡的群序确定主要靠人工观察,不仅费时费力且无法自动识别.因此,本研究以本交笼种公鸡为研究对象,提出了1种基于改进灰狼算法(IGWO)结合LGBM的方法,基于活动量数据识别鸡只群序.首先使用九轴惯性传感器获取鸡只行为数据,通过滑动窗口提取合加速度与合角速度 44 维时域、频域特征,以表征鸡只的活动量信息.引入非线性收敛因子和头狼竞争策略提高灰狼算法的寻优能力,对活动量特征进行降维去冗余处理,提高模型识别效果.结果表明,IGWO-LGBM模型可以准确识别种公鸡的群序,其中,群序识别的精确度、召回率、F1 分数平均值分别为 84.71%、84.59%、84.57%,模型准确率为 84.57%,相比于原始数据集分别提高了 3.80%、3.65%、3.67%、3.64%.将降维后的特征作为活动量特征,对活动强度聚类统计并拟合后发现,鸡只群序与高活动量行为占比呈正相关趋势,与低活动量行为占比呈负相关趋势,丰富了群序研究内容.本研究有利于快速识别本交笼种公鸡的群序,为种公鸡群序自动识别提供了一种方法.