《简述蛋鸡规模化网络系统的结构、关键技术及应用》-生产管理论文资料库下载
摘 要:关于《简述蛋鸡规模化网络系统的结构、关键技术及应用》的生产管理论文资料库下载：为建立一个我国规模化蛋鸡场适用的生产管理系统,综合运用了多媒体技术、网络化管理、人工智能和自动化监控技术方法。通过人工神经网络与专家系统有机结合,改进鸡疾病专家系统;创建免疫接种备忘系统。由生产统计、生产计划、饲料配方、饲料库存、免疫接种和鸡病诊断专家系统构建成网络化软件系统。各子系统在数据库级别上达到企业数据资源的共享和利用,也可根据用户应用需求单独使用其中的子系统。同时,利用传感器、工控机和摄像机对鸡舍环境实行全方位的温湿度监测、移动摄像和鸡舍设备自动控制,实现鸡场远程管理。结果表明:系统高度集成,运用多项计算机新技术,在一个系统研究中实现,并已在北京、上海和南京等规模化养鸡场示范应用。
关键词:自动化;专家系统;管理信息系统;蛋鸡
1 引 言
随着计算机技术和自动控制技术与传统家禽养殖业的结合,对养鸡生产管理的应用进行系统综合研究已成为可能。国外家禽业计算机应用始于20世纪60年代,用于一般统计分析和饲料配方计算。20世纪70年代通过数据处理和数据库开发用于家禽遗传育种;日本杉木等研究蛋鸡模拟模型,由产蛋曲线变化来诊断疾病。20世纪80年代转向知识处理,美国采用计算机分析脑电图(EGG)来测定小鸡维生素B6缺乏症;日本对养鸡场兽医卫生检验与对策进行计算机管理[1~3];美国Timmons-MB等(1989)开发了家禽管理专家系统,将家禽生物学模型和鸡舍环境控制模型结合到专家系统,在控制鸡舍温度、计算通风和加热成本时,能确定不同的饲料、燃料、电和肉鸡价格及室外温度的条件下,获得最大经济效益所需的鸡舍温度[18];Thorne-DH等(1989)研制了蛋鸡高湿度日粮饲喂自动化系统[19];Burnett-GA等(1989)报道了自动控制自然通风系统(ACNV)的性能及其在一个蛋鸡场的应用[20]。20世纪90年代后发达国家蛋鸡生产趋于工厂化,美国百万羽规模化蛋鸡企业已占全美2.2亿羽蛋鸡饲养量的50%以上。主要通过传感器与计算机作为鸡舍的自动化控制系统,进行以鸡舍为单元的科学管理,Filmer-D等(1991)利用FLOCKMAN系统来控制集约化鸡舍的温度、相对湿度、氨水平和通风等环境条件[21];Sergeant-D等(1998)报道了家禽的监视系统[23]。国内家禽业计算机应用比国外晚15年。20世纪80年代中期,北京率先进行生产统计的研究;随后我们开展“一个机械化蛋鸡场生产管理辅助系统”的研制;其它一些养鸡场亦有部分研究,系统研制虽然较多,但大多分散,集成度低。大体上经历了从DOS到Windows缓慢的发展过程,多采用我国颇有群众基础的FoxPro编制,饲料配方系统研制亦较多;当国内许剑琴等(1992)[4]、刘军等(1995)[5]推出鸡病诊断专家系统时,我们已将“八五”主持承担的农业部重点攻关项目“鸡常见疾病诊断专家系统”(Expert System about Chicken’sCommon Diseases,ESCCD)[6],针对ESCCD研究中,存在传统专家系统较难解决的问题:①鸡群发病种类多,发病机理各异,症状复杂多变,受地域、季节和环境等外部因素影响较大。用产生式规则完整描述如此复杂系统,势必因规则组合爆炸导致系统无法实现。ESCCD在建立模糊规则时进行简化:将部分病症的典型症状合并为“症候群”进行描述,该方法可减少规则数,提高诊断命中率,但因规则域未能完整覆盖疾病诊断问题空间或彼此产生交叠,可能导致不合理诊断结果,在一定程度上降低了系统的适应性。②验证病历使用联机检索的诊断报告,多数出自兽医专业刊物。兽医专家根据报告,对规则前件(前提)加权后输入ESCCD中,达到80%完全符合率。基层使用者因临床水平较低或受实验条件限制,对临症信息,特别是关键信息加权不够准确,会降低诊断正确率。③ESCCD缺乏自学习功能,获取专家知识是建立ESCCD的“瓶颈”,为获得较完整的鸡病诊断规则和收集病例,开发者与兽医专家进行长达两年的合作,而系统更新或添加知识完全由开发者手工进行,用户不能自行加入新规则,灵活性较差。我们利用神经网络技术[7~8,22],从知识表示、学习算法等入手,提高了诊断符合率,并加入最新的多媒体技术,界面更加友好直观。免疫接种备忘子系统用来对免疫信息进行管理和决策,国内外尚不多见。在自动控制技术方面,国内滕光辉等(1995)根据不同生长阶段的鸡群对其生长环境的不同要求,设计了密闭式鸡舍环境的自动控制系统及监控软件,采用单片机技术,实现密闭式鸡舍以鸡龄为基准的温度、光照度等环境控制[9]。我们针对国内蛋鸡生产水平与劳动生产力低下的实情,借鉴发达国家养鸡业每个生产环节都采用先进的科学技术和集约化管理机制的成功经验。本研究在已有成果[10~13]推广基础上,将科学计算、绘图处理、人工智能和自动化监控技术集成一体,采用传感器、遥控摄像、计算机网络和多媒体技术组成自动化监控系统。软件包括专家系统及数据库等[14~17],实现一个高度集成的系统,已在北京、上海和南京等规模化养鸡场应用。
2 系统结构与组成
2.1 结构蛋鸡规模化养殖场生产管理网络系统(简称“蛋鸡系统”)构建如图1所示。
2.2 系统组成
2.2.1 管理系统由生产计划子系统、生产统计子系统、饲料库存管理子系统、优化饲料配方子系统和免疫接种备忘子系统等与数据库相配套的若干应用软件组成管理系统。
2.2.2 实用的专家系统1) ESCCD数学模型耦合研究。对已收集的该领域专家的鸡病临床和病理剖检的理论和经验知识,反复提炼临床实践中专家诊治禽病的推理思维过程,定量分析鸡疾病指标,逐渐形成一套诊断鸡病的逻辑推理方法,并与领域专家座谈、讨论,进而归纳整理出鸡病的诊断知识,经病历验证,完全符合率达80%。在此基础上,针对ESCCD临床实际应用的不足,采用比例训练BP算法,对输入数据降维处理,解决了收敛速度和特征提取的难点。http://www.51lunwen.org/Productionmanagement/针对鸡群发病诸症状指标分布具有数学意义上稀疏的、缺乏完整概念集的实例空间,训练模式对应的稀疏矩阵的向量分布无平滑变化等特征,提出对训练模式进行样本重组的改进方法[17],其特点是训练速度快、特征抽取能力强。实验结果表明,诊断符合率由80%提高到94.1%,训练次数从7 900次(常规BP算法)减少到800次。由此证明知识表示有效实用(图2)。
2)建立计算机诊断常见鸡疾病的实用化多媒体系统。在原有ESCCD基础上,研制一个高效的基于模糊推理机制和推理结果进行有效说明的解释机制。对已有文字、声音、图形和图像等多种媒体综合加工处理,通过计算机即刻获得有关脏器病理剖检图谱和不同时期病鸡临床症状动画图片的新信息,让用户在输入临床症状、病理剖检等有关指标时,能够与实际病鸡的临诊情况进行比较,输入较吻合的信息,提高系统诊断鸡病的能力。
2.2.3 自动化监控系统1)分布式智能数据采集与控制网络的建立:采用模块化结构和智能测控技术,建立分布式智能数据采集与控制网络;以鸡舍为单元建立监视、监听、监测和自动控制的智能测控端,各测控端通过RS-485网络连接监控计算机。2)移动监视、监听:现场图像、声音的全方位采集和观察,用视频分割器与长延时录像机组成音视频信号的储存。控制计算机将前端摄像信号经压缩调制后通过电话线实现图像远程传输(图3)。
3 系统实现的技术关键
3.1 数据集成技术规模化养鸡场生产管理系统的集成,为自动化控制系统、管理系统、人工智能、多媒体和网络应用等技术提供一个支撑环境。系统分布于蛋鸡场生产管理全过程,承担信息的收集、显示、存储、传送等功能。通过在数据级别上综合和集成,将各子系统紧密连接,统一在应用框架下按生产需要连接、配置和整合,使管理者能通过计算机实时监控生产现场,与鸡场信息系统联网运行,构成网络化、管理控制一体化的鸡场生产管理系统,及时了解企业经营、管理情况,为企业决策提供依据。
3.2 利用神经网络技术改进鸡病专家系统鸡病专家系统现有200多个症状输入指标和30个诊断输出指标,这是一个多维空间问题。针对人工神经网络标准BP算法收敛性和泛化能力较差的缺陷,提出模式样本重组的比例训练BP算法,对输入模式降维处理,以有效抽取网络特征,提高了全局收敛能力。
3.3 自动监控系统采用两层网络结构。上层数据网络为局域网,连接部门微机和监控计算机,提供信息资源共享环境,运行鸡场生产管理系统。底层控制网络为分布式智能数据采集与控制系统,依照RS-485现场总线协议,将若干智能测控端与上位机连接成网络测控系统,测控端以鸡舍为单元,监测控制环境指标和设备状况,上位机实时监测测控端,处理测控数据,设定控制算法和参数。系统采用ActiveX组件开发实时数据采集任务模块,组件具有不依赖特定开发工具、重用性好、运行效率高和便于管理等优点;通过定制组件完成采集任务,完整封装了通信、采集、数据库管理等功能,数据库访问权限授予COM组件,保证数据库安全性、避免数据库资源浪费,将通信协议细节同应用隔离。
3.4 移动监控管理系统的核心YH-YJX移动监控管理系统设计成4个独立分体结构(控制系统、移动摄像、组合电缆和移动导轨),其核心之一是移动摄像系统,即采用汽车底盘结构,将驱动系统直接安装在底盘上,可作为独立的部件方便拆卸;其核心之二是解决移动系统长距离电缆的同步移动
