2、利用物联网实现精准畜牧健康监测

利用物联网实现精准畜牧健康监测

1. 机器学习在精准畜牧养殖中的重要性

在奶牛养殖研究中，机器学习（ML）作为一种很有前景的技术，能够帮助农民改善决策。ML算法可以分析综合数据集，从而实现对牛群的整体管理，涵盖了牛群复杂系统中的各种重要影响因素。

1.1 机器学习的优势

• 行为预测与预警 ：通过ML算法，可以预测动物的标准行为，并在观察到的行为偏离预定义阈值时发出警报。
• 养殖结果预测 ：在养牛领域，ML已被有效用于预测繁殖结果、高体细胞计数和产犊时间等。
• 数据处理效率 ：专业人员目前需要花费大量时间分析和解释数据以进行临床诊断，而ML系统可以在几秒钟内完成相同的任务，并且能够频繁进行这种快速、直接的诊断程序，从而产生更一致的诊断报告。
• 数据存储与分析 ：ML算法可以存储分类数据，并分析传统统计方法难以评估的大量数据集。统计学家认为，ML算法能产生更好的结果，因为它们从所提供的数据中学习，而传统分析方法容易受到研究人员假设的影响。

综上所述，ML作为精准畜牧养殖（PLF）的宝贵工具，具有巨大的潜力，有助于农民保障动物的福利。

2. 文献综述

为了探索物联网（IoT）和ML在畜牧养殖领域的融合，对相关学术研究进行了综述，旨在阐明当前的研究现状、进展和应用，强调IoT和ML在改善畜牧管理、健康监测和生产力方面的重要性，并找出该领域的新兴趋势、挑战和前景。