陳佳濤　陳鑫　王梅

摘 要：隨著生豬養(yǎng)殖規(guī)?；图s化的發(fā)展，豬病危害日益凸顯，嚴重制約了我國養(yǎng)豬業(yè)的發(fā)展。為了滿足生豬養(yǎng)殖場對獸醫(yī)資源的需求，本系統(tǒng)利用現(xiàn)代數(shù)字化信息技術，從專家人工診斷和基于SOM神經網絡的智能診斷兩種機制，為豬病診斷提供一種直觀、便捷的遠程輔助診斷工具。

關鍵詞：養(yǎng)殖規(guī)模；豬病診斷；SOM神經網絡

文章編號：1004-7026（2018）13-0092-01 中國圖書分類號：TH165.3 文獻標志碼：A

1 引言

隨著我國經濟的發(fā)展和人們物質需求的不斷增加，我國的養(yǎng)豬業(yè)獲得了持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展。但是豬病的危害日益嚴重，給我國的養(yǎng)豬業(yè)造成了巨大的經濟損失。隨著信息技術在動物疫病的防控方面的發(fā)展，以計算機技術為支撐的畜禽遠程診斷系統(tǒng)為畜禽疾病診斷提供了一個新的研究方向。因此，結合畜禽養(yǎng)殖用戶的需求，建立一個智能化、數(shù)字化的獸醫(yī)遠程交互診斷平臺刻不容緩。

2 系統(tǒng)診斷機制

2.1 專家人工診斷

用戶登錄系統(tǒng)，通過提示輸入豬群的發(fā)病情況（流行狀況、臨床和病理變化），上傳從種豬生產信息監(jiān)控系統(tǒng)中獲取的生豬實時圖片，生成豬病報告。專家通過登錄系統(tǒng)獲取豬病報告，對豬病進行診斷并給出處方建議。

2.2 遠程智能診斷

2.2.1 建立豬病信息數(shù)據(jù)庫

為保證豬病信息的準確性，系統(tǒng)采用人工獲取的方式，廣泛地收集豬病診斷方面的資料，包括實體圖書、論文期刊等，從中挑選系統(tǒng)所需的知識整理成原始資料，然后將這些原始知識交由豬病專家進行修改和完善。最終得到適合生豬場遠程診斷系統(tǒng)應用的知識，建立豬病信息數(shù)據(jù)庫[1]，其信息項目列表見表1。

2.2.2 基于SOM神經網絡的智能診斷模型

我們在系統(tǒng)中使用SOM神經網絡診斷，它的特點是將相鄰關系強加在簇質心上，互為鄰居的簇之間比非鄰居的簇之間更相關，這種聯(lián)系有利于聚類結果的解釋和可視化。

2.2.3 智能診斷步驟

系統(tǒng)的智能診斷方式采用基于SOM神經網絡對生豬病情診斷聚類模型，診斷步驟如下：

從數(shù)據(jù)庫中選取1 000組患病生豬的各項健康指標數(shù)據(jù)以及各組對應的病情診斷結果，對這1000組數(shù)據(jù)進行歸一化處理。

用SOM神經網絡對每一組樣本數(shù)據(jù)進行訓練學習，得到生豬病情診斷的訓練集，以此作為診斷的標準數(shù)據(jù)庫，根據(jù)訓練結果，主要提取出8大類常見生豬疾病，分別為營養(yǎng)不良、消化不良、體溫異常、內分泌異常、肺部感染、身體囊腫、心臟不適、炎癥[2]。

在訓練數(shù)據(jù)過程中，我們分別進行了步數(shù)為50、100、200、500、1 000的樣本數(shù)據(jù)訓練。當訓練步數(shù)為500時，每個樣本就已經被劃為一類，這種結果更加細化。當訓練步數(shù)為1 000時，同樣每個樣本被劃為一類，因此再提高訓練步數(shù)毫無意義。

將待診斷的生豬相應的各項健康指標數(shù)據(jù)輸入到SOM神經網絡中。

若輸出神經元在輸出層的位置與某標準病情樣本的位置相同，說明待診斷生豬具有相應的病情；若輸出神經元在輸出層的位置介于很多標準病情之間，說明這幾種標準病情都可能有，且各病情的程度由該位置與相應標準病情樣本位置的歐拉距離決定。

3 結束語

養(yǎng)殖業(yè)未來的發(fā)展趨勢將實現(xiàn)無人養(yǎng)殖，完全由系統(tǒng)自主決策，實現(xiàn)數(shù)字化遠程診斷與遠程調控的全方面覆蓋。豬場遠程診斷系統(tǒng)也會在這樣的環(huán)境下，朝著移動、多樣、實時等方面進一步發(fā)展，不斷推進養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]李盼玉.基于智能手機的豬病遠程診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].安徽農業(yè)大學，2015.

[2]徐峰.豬病診斷專家系統(tǒng)研究[D].中國農業(yè)大學，2005.