Adres siedziby:
ul. Sarego 2
31-047 Kraków
tel. 12 422 88 52
fax 12 422 80 65
Adres do korespondencji:
ul. Krakowska 1
32-083 Balice k. Krakowa
tel. (Centrala) 12 357 25 00
tel. (Sekretariat) 12 357 27 00
fax 12 285 67 33
Dzisiaj jest: czwartek, 23 listopada 2017 10:07:14
Odwiedziło nas: 8444043 gości (dzisiaj: 818, wczoraj: 2138)
Prace badawcze w 2009 roku

Temat 1233.1

"Zastosowanie warstwowych sieci neuronowych do predykcji parametrów mleczności u kóz."

Autorzy: dr inż. J. Sikora

Opis

Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN) okazały się niezwykle przydatnym narzędziem dotyczącym przewidywania czy klasyfikacji danych. Pod koniec lat 80. i na początku 90. nastąpił bardzo gwałtowny rozwój teorii sieci neuronowych i sztucznej inteligencji. Pod koniec lat 80. i na początku 90. nastąpił bardzo gwałtowny rozwój teorii sieci neuronowych i sztucznej inteligencji. Pod koniec lat 90. SSN zaczęto stosować także w zootechnice, np. do wykrywania mastitis, prognozowania wartości rzeźnej czy wydajności mlecznej u bydła, jednak skala zastosowań tej metody na polu nauk zootechnicznych wciąż jest niewielka. Celem badań było zbudowanie modelu przewidującego parametry osobnika na podstawie parametrów jego potencjalnych rodziców, co pozwoli symulować wyniki kojarzeń zwierząt i otrzymywać, w dłuższym okresie czasu, poprawę parametrów mleczności. Celem praktycznym było stworzenie aplikacji komputerowej wykorzystującej nauczone SSN do bezpośredniego użycia przez hodowców, mającej pomóc w doborze osobników do kojarzeń tak, by potomstwo miało jak najlepsze cechy mleczności. Do badań zostały wykorzystane dane zbierane w Regionalnym Związku Hodowców Owiec i Kóz w Poznaniu i poprzez Polski Związek Owczarski

w Warszawie przekazywane, zgodnie z procedurami ustalonymi z PZO, do serwera Instytutu Zootechniki. Badania prowadzono w latach 2007-2009. Materiał doświadczalny stanowiły informacje o kozach objętych kontrolą wydajności mlecznej, utrzymywanych w stadach, w których prowadzone była ocena wartości użytkowej. W toku realizacji zadań określonych we wstępie, stwierdzono konieczność przeformułowania celów niektórych prac. Dzięki zastosowaniu indeksów cech udało się zniwelować różnice w ilości posiadanych danych dotyczących poszczególnych osobników, a także zapewnić pełniejsze wykorzystanie posiadanych informacji, tj. oparcie się na wszystkich znanych laktacjach danego osobnika. Przeprowadzenie automatycznego klastrowania (ang. „clustering”), tj. grupowania osobników podobnych do siebie, pozwoliło na zredukowanie błędów, ułatwienie interpretacji wyników i skoncentrowanie prognozy na aspektach produkcyjnych przetwórstwa mleka. Metody te, w połączeniu z przejrzystym interfejsem użytkownika, stanowią ciekawe rozszerzenie dotychczas stosowanych metod zootechnicznych, a uzyskane wyniki zachęcają do dalszych prac nad wyko-rzystaniem nauczania maszynowego w optymalizacji produkcji zwierzęcej.

Powrót do wszystkich tematów

 
© 2008-2017 Instytut Zootechniki PIB (National Research Institute of Animal Production)
Koło Wędkarskie PZW w Oleśnicy pzw.wolesnicy.info - Strona Koła Wędkarskiego w Oleśnicy (świętokrzyskie)
Odpowiedz na wyzwania (konkursy), głosuj, wygrywaj nagrody

Ta strona używa cookies i podobnych technologii. Szczegóły znajdziesz w Polityce Prywatności.