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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning,ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree,DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、随机森林(Random Forests,RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)和逻辑回归(Logistic Regression,LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好,可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量,泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量;纳入胎次和泌乳天数后,模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力,其中,DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量,此外,将胎次和泌乳天数纳入预测变量,可提高模型的预测精度。 相似文献
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位于滇东曲靖市的陆良县,属典型的岩溶地貌,其林业用地面积94 009.1hm2,占国土面积的46.6%,森林覆盖率34%.其森林资源的特点是集体林占99%;树种结构单一,林分质量差;资源贫乏,生态脆弱,林木消耗量大于生长量.文章分析了林业发展中存在的问题及有利因素,提出了林业发展的对策. 相似文献
84.
马尾松种子园优良无性系的选择与评价 总被引:4,自引:2,他引:4
通过对马尾松种子园132个无性系种子产量性状调查与木材比重测定及种子园自由授粉子代8年生生长性状调查,在统计分析、相关分析基础上采用综合评分法进行优良无性系的选择,入选率为20%。结果表明:对马尾松种子园无性系再选择,以营建改良代种子园是可行的。8年生子代材积可获得改良增益10.6%,木材比重可获得4.6%的增益,种子园单株产种量可获得增益37.5%,选择效果明显,达到提高种子园产量、增加改良增益的目的。 相似文献
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龙烟7号是黑龙江省农科院牡丹江分院以密叶香为母本、牡晒84-1-5为父本杂交选育而成的晒烟新品种。2014年3月通过黑龙江省农作物品种审定委员会审定并定名推广。该品种植株为橄榄形,株型收敛、茎叶角度小,叶形宽椭圆,大田生育期84天,属中熟品种。幼苗及大田生长势强、整齐,烟叶成熟较集中。原烟外观质量优良,色泽红黄,油份较足,弹性好。高抗赤星病和普通花叶病。据多年多点试验结果,平均产量为2994kg/hm2,产值32963.9元/hm2,均价11.01元/㎏,中上等烟比例76.57%,分别比对照龙烟二号提高11.1%、15.9%、4.3%、5.5%。 相似文献
86.
为将生长快、发酵时间短、遗传操作便捷的稀有放线菌拟无枝酸菌TNS106开发成异源表达宿主,通过同源重组将内源的瑞斯托霉素生物合成关键基因rpsA替换为ΦC31和ΦBT1噬菌体细菌附着位点attB,清除代谢背景并引入整合位点,得到菌株HXR1;将含有来自天蓝色链霉菌的放线紫红素基因簇或来自刺糖多孢菌的多杀菌素基因簇的质粒转到HXR1进行异源表达,检测发酵产物。结果显示,HXR1成功表达放线紫红素和多杀菌素;与红色糖多孢菌宿主LJ161相比,放线紫红素的产生提前1 d,产量提高1.3倍。拟无枝酸菌异源表达宿主HXR1可为从链霉菌和稀有放线菌中发现新的次级代谢产物提供有用的平台。 相似文献
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种公牛精液的品质和养牛业的健康持续发展有着直接的关系。本文根据笔者多年的工作经验,阐述了影响精液品质的因素有以及实施的相应对策,以期为广大的精液生产厂家提供一些帮助。 相似文献
90.
奶牛醋酮血症又称酮血症、酮尿病、酮病,是牛体内蛋白质、脂肪等营养物质代谢障碍引起的一种疾病。此病多发生在营养良好的高产乳牛,通常发生在母牛产犊后20 d以内,最迟的一般不会超过6周。此病的主要特征就是酮体酸毒症,表现为酮血、酮尿、酮乳、低血糖症等,有的还有神经症状。此病给奶牛养殖带来了严重的经济损失,为了给养殖户提供技术支持,本文简单阐述了此病的病因、症状、治疗和预防措施。 相似文献