基于数据挖掘技术的蛋鸡智能饲喂策略的研究的任务书.docx

基于数据挖掘技术的蛋鸡智能饲喂策略的研究的任务书
任务书
一、选题背景：
目前，随着社会的发展，饲养行业已经成为一个重要的产业。而蛋鸡行业是其中一个比较重要的领域。在蛋鸡饲养过程中，饲料是一项关键的因素。因为蛋鸡的生长、生殖以及健康都与饲料的品质有关，而饲料的品质则又与饲喂策略有关。然而传统的蛋鸡饲喂策略依赖经验，很难适应市场的需求和动物饲养的需求。数据挖掘技术就可以通过分析数据，提取出有用的信息，为制定合理的蛋鸡饲喂策略提供科学依据。
二、选题目的：
本论文旨在提出基于数据挖掘技术的蛋鸡智能饲喂策略，并从实际案例出发，验证新的饲喂策略的有效性。同时，本论文将从以下几个方面展开研究：
1.利用数据挖掘技术分析蛋鸡饲喂的历史数据和关键指标，提取有关的重要信息，确定适宜的饲喂策略。
2.建立评估模型，比较传统的饲喂策略和新提出的智能饲喂策略的效果，验证新的饲喂策略的有效性和优越性。
3.提出促进蛋鸡智能饲喂策略实际应用的方法，包括管理指导方针等。
三、研究内容：
本论文将主要从以下几个方面开展研究：
1.收集蛋鸡饲养场的数据样本，包括饲料成分和饲喂量、环境因素、蛋鸡生长、病情、生殖等关键指标。
2.基于数据挖掘技术，采用聚类算法、关联规则挖掘和分类算法等方法，对上述数据进行分析和处理，从中提取出有关的有效特征。
3.以蛋鸡生长速度、蛋品质量和成本等指标为评估指标，通过比较新的智能饲喂策略和传统饲喂策略的效果，验证智能饲喂策略的可行性和优越性。
4.结合实际，总结出提高蛋鸡饲喂效果、促进饲喂方案实践的指导方针，包括如何提高饲料利用率、防止蛋鸡生病等。
四、研究方法：
本论文主要采用以下几种方法：
1.案例研究法：收集蛋鸡饲养场的实验数据，以此为依据进行研究分析。
2.数学模型建立法：采用二元回归模型、多元逻辑回归模型等方法，建立新的饲喂策略评估模型，比较不同饲喂策略的效果。
3.数据挖掘技术：选取聚类算法、关联规则挖掘和分类算法等几种数据挖掘算法进行分析和处理。
五、研究时间安排：
本研究计划时长为三个月。
第一周：确定研究方向和具体计划。
第二周：收集有关数据和资料，并进行初步处理。
第三周：运用聚类算法对数据进行聚类分析。
第四周：运用关联规则挖掘算法对数据进行分析。
第五周：运用分类算法对数据进行处理。
第六周：建立评估模型，对饲喂策略进行评估。
第七周：比较传统饲喂策略和新提出的智能饲喂策略的效果。
第八周：总结提高饲喂效果的指导方针，准备论文初稿。
第九周：修改论文初稿，并进行论文终稿的编写。
第十周：论文终稿的修改和完善。
第十一周：对于论文进行排版和制作。
第十二周：完成论文并进行论文答辩。
六、研究预期成果：
本研究将得出基于数据挖掘技术的蛋鸡智能饲喂策略，并与传统饲喂策略进行比较，证明新策略的优越性。同时将总结出提高饲喂效果的指导方针，为蛋鸡饲养业提供科学、实用的指导。
七、参考文献：
[1]林骅,项嘉伟,谢锦云.基于数据挖掘的蛋鸡饲喂智能化技术研究[J].吉林动画学院学报,2019(2):80-85.
[2]芦蕾.数据挖掘技术在畜禽养殖业中的应用[J].中国动力工程学报,2018(2):110-117.
[3]杨培林,万华,葛亚东.基于数据挖掘的蛋鸡生态环境分析[J].浙江农业学报,2018(3):533-537.