孫愛東++尹令++石凱歌++施振旦+++陽希文

摘要：將無線射頻識(shí)別（radio frequency identification，RFID）技術(shù)應(yīng)用于種鵝產(chǎn)蛋情況跟蹤記錄，研發(fā)選育鵝產(chǎn)蛋性能的新技術(shù)。研究內(nèi)容包括應(yīng)用RFID設(shè)備標(biāo)記和識(shí)別產(chǎn)蛋種鵝身份信息；在種鵝進(jìn)出產(chǎn)蛋房時(shí)識(shí)別并記錄種鵝身份和質(zhì)量信息；通過建立鵝身份信息、進(jìn)出產(chǎn)蛋房時(shí)間、質(zhì)量變化等各數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用綜合分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多線性回歸等數(shù)學(xué)建模方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及處理，構(gòu)建種鵝產(chǎn)蛋分析系統(tǒng)并從數(shù)據(jù)記錄中篩查產(chǎn)蛋鵝數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)并構(gòu)建的種鵝產(chǎn)蛋分析系統(tǒng)為種鵝產(chǎn)蛋性能選育新技術(shù)的研發(fā)提供了新思路。

關(guān)鍵詞：種鵝；無線射頻識(shí)別；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；多線性回歸

中圖分類號(hào)： TP274+.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2016）02-0420-04

收稿日期：2015-08-13

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（編號(hào)：30871795）；國家水禽產(chǎn)業(yè)體系專項(xiàng)基金（編號(hào)：NYCYTX-45-13）；江蘇省科技支撐項(xiàng)目（編號(hào)：BE2012392）。

作者簡介：孫愛東（1969—），女，浙江寧波人，碩士，副研究員，主要從事人工智能、專家系統(tǒng)、溯源系統(tǒng)等研究。Tel：（025）84391572；E-mail：sunad2002@163.com。

通信作者：施振旦，博士，研究員，主要從事動(dòng)物繁殖研究。Tel：（025）84390956；E-mail：zdshi@jaas.ac.cn。近年來，我國鵝的消費(fèi)量不斷上升，然而國內(nèi)大多數(shù)鵝種產(chǎn)蛋性能較低，并有季節(jié)性生產(chǎn)的特點(diǎn)，使我國養(yǎng)鵝業(yè)的發(fā)展速度受到制約。楊光榮等研究表明，涼山鋼鵝、四川白鵝、川涼鵝品種的種鵝產(chǎn)蛋期為每年8月中旬至次年5月上旬，其年平均產(chǎn)蛋數(shù)分別為（29±2）、（45±3）、（50±6）個(gè)[1]。蔡來長等研究發(fā)現(xiàn)，馬崗鵝的平均產(chǎn)蛋數(shù)為38.52個(gè)，其中個(gè)體母鵝最高產(chǎn)蛋數(shù)達(dá)78個(gè)，個(gè)體產(chǎn)蛋40個(gè)以上的超過50%，個(gè)體母鵝產(chǎn)蛋少者僅有7個(gè)，高產(chǎn)者與低產(chǎn)者相差10倍，個(gè)體母鵝年產(chǎn)蛋數(shù)不及30個(gè)的約占20%，表明馬崗鵝產(chǎn)蛋性能差異較大[2]。揚(yáng)州鵝通常于每年11月開產(chǎn)，至次年6月結(jié)束，平均產(chǎn)蛋數(shù)約為60～70個(gè)[3]。傳統(tǒng)產(chǎn)蛋量記錄方法多采用群體養(yǎng)殖的平均數(shù)；以試驗(yàn)或育種為目的的個(gè)體產(chǎn)蛋量記錄方法主要為：產(chǎn)蛋期間頭晚用手指檢查每羽母鵝的陰道部是否有蛋貯存，次日驗(yàn)證鵝號(hào)撿蛋，立即記錄[1]。蔡來長等采用產(chǎn)蛋箱的方式，每天04：00捉母鵝入箱產(chǎn)蛋，09：30開始放鵝出籠撿蛋，并按鵝肩牌編號(hào)進(jìn)行產(chǎn)蛋記錄和稱蛋記錄[2]。種鵝聽覺靈敏，警覺性很強(qiáng)，易受驚嚇發(fā)生應(yīng)激反應(yīng)而改變正常產(chǎn)蛋規(guī)律，上述2種個(gè)體產(chǎn)蛋記錄方式均會(huì)造成種鵝的應(yīng)激反應(yīng)，影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

養(yǎng)鵝技術(shù)的提高促進(jìn)了養(yǎng)鵝業(yè)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展[4-5]，使提高種鵝產(chǎn)蛋性能變得更為急迫。目前的人工摸蛋措施常對(duì)鵝造成應(yīng)激，導(dǎo)致卵泡發(fā)育異常并降低產(chǎn)蛋性能[6-8]，須設(shè)計(jì)一種能在自然狀態(tài)下對(duì)每羽鵝進(jìn)行應(yīng)激探測(cè)并記錄產(chǎn)蛋數(shù)的新技術(shù)。射頻識(shí)別（radio frequency identification，RFID）技術(shù)是利用無線通信實(shí)現(xiàn)的一種非接觸式自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，無須人工干預(yù)即可通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別和記錄目標(biāo)對(duì)象信息，被應(yīng)用于牛、豬等家畜的飼養(yǎng)與疫病防控[9-12]。本研究在不造成應(yīng)激的自然條件下，探討一種應(yīng)用RFID和動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量技術(shù)解決種鵝識(shí)別和判斷產(chǎn)蛋的方法。

1組成結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1RFID種鵝識(shí)別系統(tǒng)的工作原理

種鵝飼養(yǎng)一般為群體養(yǎng)殖，鵝舍內(nèi)設(shè)有1～2個(gè)產(chǎn)蛋房。進(jìn)入繁殖季節(jié)時(shí)，種鵝會(huì)自行進(jìn)入鋪有稻草的產(chǎn)蛋房中產(chǎn)蛋。本研究設(shè)計(jì)并構(gòu)建了群養(yǎng)種鵝個(gè)體產(chǎn)蛋分析系統(tǒng)，包括通道裝置、下位機(jī)（數(shù)據(jù)采集器）、上位機(jī)（數(shù)據(jù)庫服務(wù)器）3個(gè)部分，系統(tǒng)架構(gòu)見圖1。通道裝置由柵欄型隔離墻、2個(gè)讀卡器、電子秤組成（圖2）。2個(gè)讀卡器并列安放在通道中，與下位機(jī)連接；電子秤置于讀卡器之間，與下位機(jī)連接。上位機(jī)與下位機(jī)之間通過現(xiàn)場(chǎng)總線相連接。

1.2身份及判斷進(jìn)出產(chǎn)蛋房方向

將進(jìn)入產(chǎn)蛋期的母鵝腿部佩戴電子標(biāo)簽。佩戴電子標(biāo)簽的種鵝經(jīng)由通道裝置進(jìn)出產(chǎn)蛋房時(shí)，觸發(fā)讀卡器讀卡，并由下位機(jī)記錄標(biāo)簽號(hào)ID、日期、時(shí)間、讀卡器編號(hào)；依據(jù)2個(gè)射頻讀寫器讀取同一ID信號(hào)的時(shí)間次序及讀卡器順序區(qū)分種鵝進(jìn)出產(chǎn)蛋房的狀態(tài)。讀卡器1擺放在通道靠產(chǎn)蛋房的外側(cè)，讀卡器2則在靠產(chǎn)蛋房的內(nèi)側(cè)。種鵝進(jìn)入產(chǎn)蛋房時(shí)讀卡器1首先讀到其ID號(hào)，之后是讀卡器2，以此判斷為進(jìn)入；反之判斷為走出。如果同一讀卡器出現(xiàn)多條信息，則表示種鵝仍在產(chǎn)蛋房外或產(chǎn)蛋房內(nèi)，未完全通過通道便折回。

1.3產(chǎn)蛋判斷

電子秤置于通道中2個(gè)讀卡器之間（圖2）。通道的寬度設(shè)置使種鵝進(jìn)出產(chǎn)蛋房時(shí)每次僅限制1羽通過，且必須經(jīng)過電子秤。種鵝行進(jìn)在電子秤臺(tái)面時(shí)，觸發(fā)下位機(jī)記錄動(dòng)態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)及時(shí)間。鵝蛋的質(zhì)量約為120 g，因此通過對(duì)比同一羽種鵝進(jìn)出產(chǎn)蛋房時(shí)的質(zhì)量差，便可判斷種鵝是否產(chǎn)蛋。如何計(jì)算行進(jìn)中的種鵝質(zhì)量是整個(gè)方案的關(guān)鍵。

2種鵝動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量建模

種鵝經(jīng)過電子秤是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程。種鵝每次從電子秤上面經(jīng)過，電子秤所讀得的數(shù)據(jù)均是一系列動(dòng)態(tài)過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)，因此有必要建立數(shù)學(xué)模型對(duì)所采集的動(dòng)態(tài)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

在動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量系統(tǒng)中解決快速性問題是至關(guān)重要的，主要的解決思路有2條。（1）采取縮短過渡時(shí)間的方法，使系統(tǒng)盡快趨于穩(wěn)定。目前采用的方法為動(dòng)態(tài)補(bǔ)償法，在測(cè)量系統(tǒng)輸出端串連1個(gè)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償環(huán)節(jié)，改善整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，等待系統(tǒng)趨于穩(wěn)態(tài)時(shí)得到被測(cè)量參數(shù)值，即在系統(tǒng)過渡過程結(jié)束后，利用系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)值進(jìn)行測(cè)量。（2）通過系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過渡過程的信息來提取被測(cè)量參數(shù)的信息。系統(tǒng)對(duì)外界激勵(lì)的響應(yīng)過程包含了系統(tǒng)自身的特征，即動(dòng)態(tài)過渡過程包含了被稱對(duì)象質(zhì)量的信息。對(duì)稱質(zhì)量系統(tǒng)來說，當(dāng)被測(cè)物料施加于系統(tǒng)上時(shí)，稱質(zhì)量系統(tǒng)自身的特征也發(fā)生了改變，特征量改變的大小與物體質(zhì)量存在著一定數(shù)量關(guān)系，可通過系統(tǒng)的過渡過程包含特征量的改變間接進(jìn)行測(cè)量。因此可將動(dòng)態(tài)測(cè)量作為參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)問題來處理，即根據(jù)有關(guān)稱質(zhì)量系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)推導(dǎo)出含有未知參數(shù)的模型，并用該模型擬合稱質(zhì)量過渡過程信號(hào)。被測(cè)質(zhì)量可看作稱質(zhì)量測(cè)力過程的終值，因此可用模型參數(shù)加以估計(jì)或預(yù)測(cè)得出。

目前，動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量主要應(yīng)用于汽車等交通工具的質(zhì)量測(cè)量，以及工程中配料定量的問題[13-15]，因此大部分動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量的經(jīng)驗(yàn)公式并不適于本研究對(duì)象。經(jīng)對(duì)比多種方法發(fā)現(xiàn)，本研究對(duì)象與鵝群所在的特定環(huán)境有較大關(guān)系。進(jìn)入產(chǎn)蛋房通道的寬闊程度及平滑程度均會(huì)影響鵝的行走速度，而鵝行走過程中的快慢將直接影響測(cè)量裝置所測(cè)得的鵝質(zhì)量數(shù)值。飼養(yǎng)場(chǎng)本身的環(huán)境因素對(duì)鵝有較大影響。

基于以上情況分析，首先采用具有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決這一類受環(huán)境因素影響較大的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求大量數(shù)據(jù)作為輸入，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的參數(shù)應(yīng)針對(duì)不同電子秤進(jìn)行恰當(dāng)修改，這不利于簡單實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，因此同時(shí)采用多線性回歸的方法對(duì)以上問題進(jìn)行求解。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多線性回歸2種方法得出的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步對(duì)比，以決定在系統(tǒng)中采用的方法。

2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量模型的構(gòu)建

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)由大量人工神經(jīng)元按照一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)廣泛互連形成，并按照一定學(xué)習(xí)規(guī)則，通過對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，把網(wǎng)絡(luò)掌握的“知識(shí)”以神經(jīng)元之間的連接權(quán)值和閾值形式儲(chǔ)存下來，利用這些“知識(shí)”可實(shí)現(xiàn)某種人腦功能的推理機(jī)。

輸入層（測(cè)量值數(shù)據(jù)）：共取9組測(cè)量工具測(cè)定的數(shù)據(jù)，考慮到種鵝進(jìn)入和離開電子秤時(shí)數(shù)據(jù)起伏較大，較不可靠，因此選取電子秤讀取的所有數(shù)據(jù)中位于中間9位的數(shù)據(jù)。

輸出層（結(jié)果）：共1個(gè)數(shù)據(jù)，即鵝的實(shí)際質(zhì)量。

Kolmogorov理論指出，具有單個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可映射所有連續(xù)函數(shù)，而具有雙隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可映射任何函數(shù)（包括不連續(xù)函數(shù)）。所要建立的映射關(guān)系是否連續(xù)尚不明確，因此先考慮具有單個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果無法滿足要求則再加1個(gè)隱層。網(wǎng)絡(luò)的輸入是9維向量，輸出是1個(gè)1維向量。隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由經(jīng)驗(yàn)公式[16]算出：

m=nl=9=3。

式中：m為中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)；nl為輸入向量維數(shù)。

中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3個(gè)，由此可確定一個(gè)9-3-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出間的非線性映射，隱層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用對(duì)數(shù)Sigmoid函數(shù)f（x）=1/（1+e-x）。通常，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值是通過沿著網(wǎng)絡(luò)誤差的負(fù)梯度方向進(jìn)行調(diào)節(jié)的，最終使網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到極小值或最小值，即在這一點(diǎn)誤差梯度為零。限于梯度下降算法的固有缺陷，標(biāo)準(zhǔn)的BP學(xué)習(xí)算法通常具有收斂慢、易陷入局部極小值等缺點(diǎn)，因此出現(xiàn)了許多改進(jìn)的算法。改進(jìn)的BP算法可依據(jù)改進(jìn)途徑分為兩大類：采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方法，如引入動(dòng)量項(xiàng)因子的學(xué)習(xí)算法、變學(xué)習(xí)速率學(xué)習(xí)算法、“彈性”學(xué)習(xí)算法等；采用更有效的數(shù)值優(yōu)化方法，如共軛梯度學(xué)習(xí)算法、quasi-Newton算法、Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法等。本研究采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程如下。第1步：定義BP網(wǎng)絡(luò)輸入向量組成的矩陣P、目標(biāo)輸出向量組成的矩陣T；第2步：創(chuàng)建新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第3步：訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)；第4步：輸入、輸出、測(cè)試。

2.2多重線性稱質(zhì)量模型的構(gòu)建

多重回歸（multiple linear regression）與多重相關(guān)（multiple correlation）是研究一個(gè)因變量和多個(gè)自變量之間線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。本研究將鵝的實(shí)際質(zhì)量作為因變量，將電子秤所得的多個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及鵝經(jīng)過電子秤的總時(shí)間長度作為自變量，進(jìn)行多重線性回歸以獲得實(shí)際質(zhì)量。

對(duì)于多重線性稱質(zhì)量模型的構(gòu)建，首先須確定自變量。種鵝通過電子秤的總時(shí)間長度不同，電子秤所讀得數(shù)據(jù)的多少也不同。對(duì)于通過電子秤花費(fèi)時(shí)間較長的種鵝，電子秤所讀得的數(shù)據(jù)也相應(yīng)較多。種鵝在電子秤上的實(shí)際運(yùn)動(dòng)情況會(huì)對(duì)電子秤的讀數(shù)產(chǎn)生影響，如果種鵝花費(fèi)時(shí)間較長，表明其行走速度較慢，電子秤所得數(shù)據(jù)相對(duì)比較穩(wěn)定，否則相反。種鵝通過電子秤期間所花的總時(shí)間應(yīng)作為自變量，同時(shí)取部分動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量結(jié)果值作為自變量。如果取值較多，則無法突出種鵝總花費(fèi)時(shí)間作為自變量的特點(diǎn)，因此最終選擇種鵝通過電子秤的總花費(fèi)時(shí)間值，以及處于時(shí)間中點(diǎn)處和偏移2個(gè)時(shí)間單位處電子秤所獲得的共3個(gè)質(zhì)量值作為自變量。

第1步：從電子秤讀取一系列動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量數(shù)據(jù)。通常1羽種鵝經(jīng)過電子秤可能得到的數(shù)據(jù)是0.20，0.60，0.90，…，2.01，2.02，2.02，2.04，…，0.50，0.40，0.10 kg。種鵝剛踏入和剛離開電子秤時(shí)，數(shù)值較小且變化較大；而到中點(diǎn)附近時(shí)才具有較為穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)。第2步：在電子秤讀入每個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)系統(tǒng)會(huì)記錄相應(yīng)時(shí)間。通過記錄的時(shí)間算出種鵝經(jīng)過電子秤所花的總時(shí)間，并作為自變量。第3步：選擇處于時(shí)間中點(diǎn)、與時(shí)間中點(diǎn)偏移2個(gè)時(shí)間單位處電子秤所獲得的共3個(gè)質(zhì)量值（分別為數(shù)值1、數(shù)值2、數(shù)值3）作為自變量。第4步：采用人工方法限制種鵝行動(dòng)，并測(cè)其實(shí)際質(zhì)量作為因變量。第5步：采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行多線性回歸求解。

3試驗(yàn)驗(yàn)證

在鵝群中隨機(jī)選擇12羽種鵝，通過輕拍安撫的方式盡量使鵝趴伏在秤臺(tái)上，從而得到一段相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)作為種鵝的實(shí)際質(zhì)量。將30 cm×40 cm的秤臺(tái)放置于寬40 cm、長 200 cm 的通道中，電子秤控制器通過RS232串口線與PC機(jī)相連，PC機(jī)以20條/min的頻率按時(shí)間順序保存時(shí)間、秤臺(tái)質(zhì)量數(shù)據(jù)。種鵝通過通道自由活動(dòng)于兩側(cè)空間。1羽質(zhì)量為2.07 kg的種鵝經(jīng)過秤臺(tái)時(shí)，獲得數(shù)據(jù)及提取質(zhì)量數(shù)據(jù)見表1。建模后進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)稱質(zhì)量驗(yàn)證

采用2組已經(jīng)過人工驗(yàn)證的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。第1組的實(shí)際質(zhì)量為2.06 kg，第2組的實(shí)際質(zhì)量為2.08 kg。由程序運(yùn)行結(jié)果（圖3）可知，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序判斷的結(jié)果分別為 2.070 2、2.078 2 kg，與實(shí)際質(zhì)量相比誤差分別為10.2、1.8 g。允許具有120 g內(nèi)的誤差，因此結(jié)果正確。經(jīng)多次驗(yàn)證所得的結(jié)果基本符合要求，誤差范圍可以接受。

3.2多重線性稱質(zhì)量驗(yàn)證

使用SPSS軟件進(jìn)行多重線性稱質(zhì)量建模，并獲得分析結(jié)果（表2）。模型確定鵝的實(shí)際質(zhì)量應(yīng)為數(shù)值1的0.018倍+

數(shù)值2的0.485倍+數(shù)值3的0.408倍+時(shí)間間隔的1.515×10-5倍+常數(shù)×0.173。其中，數(shù)值2是電子秤所測(cè)各段時(shí)間中點(diǎn)時(shí)的質(zhì)量，數(shù)值1、數(shù)值3分別為偏移2個(gè)時(shí)間單位的質(zhì)量。經(jīng)多次測(cè)試誤差普遍在30 g左右，由于鵝蛋質(zhì)量通常約為120 g，遠(yuǎn)大于30 g，因此結(jié)果可取。

3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱質(zhì)量模型與多線性回歸稱質(zhì)量模型的比較

在正確性方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法所得到的值比較準(zhǔn)確，但多線性回歸方法同樣可行。在易用性方面，多線性回歸得出的公式可直接使用，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有固定公式，編程和調(diào)用比較復(fù)雜。目前系統(tǒng)的目的是判斷種鵝是否產(chǎn)蛋，并不是要得到種鵝的精確質(zhì)量。2種方法同時(shí)可行的情況下，多線性回歸方法比較簡單、易實(shí)現(xiàn)，對(duì)于系統(tǒng)維護(hù)、拓展功能等方面具有實(shí)用意義，因此在構(gòu)建系統(tǒng)過程中選擇采用多線性回歸的方法。

4應(yīng)用展望

本研究設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了種鵝產(chǎn)蛋分析系統(tǒng)。本系統(tǒng)綜合運(yùn)用RFID技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多線性回歸的數(shù)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用C#、ACCESS數(shù)據(jù)庫應(yīng)用等編程知識(shí)構(gòu)建系統(tǒng)。經(jīng)試驗(yàn)，本系統(tǒng)能夠正確檢測(cè)出種鵝是否產(chǎn)蛋，從而為種鵝的選種提供有力依據(jù)。如果要進(jìn)一步拓展本系統(tǒng)可加強(qiáng)硬件設(shè)備，從而避免數(shù)據(jù)的漏讀和誤讀。如果在算法上加入圖像識(shí)別系統(tǒng)，將進(jìn)一步解決某些特殊情況產(chǎn)生的問題。生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)還須采取措施保證電子秤所處環(huán)境干凈、整潔，并解決零點(diǎn)漂移問題。本系統(tǒng)可應(yīng)用于種鵝養(yǎng)殖場(chǎng)，自動(dòng)記錄不同種鵝的產(chǎn)蛋情況，為判斷不同鵝高產(chǎn)與否提供依據(jù)，也為種鵝的正確選種提供有力保證。

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