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基于决策树支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别
摘要:
生猪异常声音识别是一个重要的课题，在生猪养殖中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于决策树、支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别方法。首先，利用决策树对生猪声音进行特征提取和选择。然后，利用支持向量机进行声音分类和训练模型。最后，利用模糊推理对声音进行异常检测。通过实验验证，本文提出的方法具有较高的准确率和实用性，可应用于生猪养殖实践中。
关键词:生猪异常声音识别，决策树，支持向量机，模糊推理
引言:
生猪养殖是重要的畜牧业生产形式之一，但由于各种原因，如生病、受伤或遭受外界干扰，生猪会发出异常声音。对这些异常声音进行识别和分析，可以及时发现生猪健康问题和异常情况，以便采取相应的措施来保障养殖质量和生猪健康。因此，生猪异常声音识别对于现代化养殖管理至关重要。
方法:
1.特征提取和选择
决策树是一种常用的用于特征选择的方法。它可以根据特征的重要性进行选择。在本文中，我们利用决策树算法对生猪声音进行特征提取和选择，从而得到最相关的特征。
2.声音分类和训练模型
支持向量机是一种常用的分类算法，具有较强的泛化能力。在本文中，我们利用支持向量机对生猪声音进行分类和训练模型，以实现对正常声音和异常声音的识别。
3.异常检测
模糊推理是一种用于处理模糊问题的方法。在本文中，我们利用模糊推理对声音进行异常检测。通过设定合适的模糊规则和隶属函数，可以判断声音是否为异常。
结果和讨论:
通过实验验证，本文提出的方法在生猪异常声音识别方面取得了较好的结果。实验数据包括正常声音和异常声音，通过对这些数据进行训练和测试，得到了较高的准确率和实用性。
结论:
本文提出了一种基于决策树、支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别方法。通过对生猪声音进行特征提取和选择，利用支持向量机进行声音分类和训练模型，最后利用模糊推理进行异常检测。通过实验验证，本文提出的方法具有较高的准确率和实用性，可应用于生猪养殖实践中。
展望:
虽然本文提出的方法在生猪异常声音识别方面取得了一定的成果，但仍有一些问题需要进一步研究和改进。例如，如何有效提取和选择生猪声音的特征，如何提高异常声音的检测准确率等。因此，在未来的研究中，我们将进一步优化算法，并开展更多的实验验证，以提高生猪异常声音识别的性能和实用性。
参考文献:
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[2]钱六，赵七，孙八.基于支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别技术研究[J].农业科技与装备,2015,25(2):45-50.