CN104778625B - 基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统，包括用于存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息的数据库，营养需要模型构建模块、营养需要配比计算模块、多目标函数和约束条件构建模块、最优饲料供应量求解模块以及智能配料模块，本发明提供的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统，根据奶牛的基本信息、日采食量和产奶量的不同而适时适量地调配不同的配料，智能得到符合现有农场资源的最优配比的混合饲料，既实现奶牛的优质、高效生产；同时，还提高了饲料的利用效率，实现奶牛养殖过程的精细养殖。
Description
技术领域
本发明属于智能配料技术领域，具体涉及一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统。
背景技术
近几年，我国奶牛养殖业的生产发展迅速，奶牛的日粮结构不仅影响到日粮的成本、饲料的利用效率，而且最终会影响奶牛本身的健康和乳品质，但是，目前，众多饲养户仍停留在经验手工配料阶段，不利于奶牛养殖业综合竞争能力的提高。另外，奶牛养殖过程与农场管理的复杂性决定了奶牛配料的特殊性，而传统的配料系统仅考虑单一目标，不能有效解决奶牛养殖过程的精细养殖。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统，能够智能得到符合农场现有农场资源的最优配比的混合饲料，实现奶牛养殖过程的精细养殖。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法，包括以下步骤：
S1，数据库中存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比；生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论；
S2，当需要确定指定被监测奶牛当日所需营养物质配比时，通过读卡器读取固定在所述指定被监测奶牛上的RFID标签，获得指定被监测奶牛ID；同时，采集当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息；
将所述被监测奶牛ID、所述当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息发送到服务器；
S3，所述服务器读取数据库，获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；
其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；
S4，将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；
S5，建立多目标函数和约束条件；
其中，多目标函数为：
Cost- min（最小值）=P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max（最大值）=A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max（最大值）=A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max（最大值）=A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax（最大值）=A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi（i=1,2，…，m）
Xi≤Qi（i=1,2，…，m）
X1+X2+X3+…+Xm=Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm=Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm=Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm=Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm=Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
S6，采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
S7，根据S6计算得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
优选的，S1中，所述奶牛基本信息包括奶牛品种、奶牛年龄、养殖阶段、奶牛分娩胎次和免疫历史；所述奶牛历史饲喂信息包括饲喂量以及所饲喂的各营养物质配比，其中，所述营养物质配比为蛋白质含量、脂肪含量、碳水化合物含量、矿物质含量、维生素含量、水分含量；所述奶牛历史生活环境信息包括温度、湿度、光照、通风状况、PM2.5、空气氧气含量、空气氮气含量；所述奶牛历史状态信息包括日首次饲喂前体重、首次饲喂前一日累计行走步数；所述生奶品质评价指标包括外观颜色、组织形态和滋气味。
优选的，S3中，采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型具体为:采用径向基函数作为核函数，将非线性问题扩展到高位空间线性化处理，进而基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型。
优选的，S4中，所述初始营养需要配比通过以下方法获得：
根据奶牛营养需要数据量或前一天奶牛营养摄入量预给出初始营养需要配比。
本发明还提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比系统，包括传感层、数据传输层和数据处理层；
所述传感层包括分别固定在各只奶牛上的RFID标签，用于存储该只奶牛的ID；
所述数据传输层为由若干个RFID标签所组成的无线传感网络；
所述数据处理层包括以下模块：
数据库，用于存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比；生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论；
营养需要模型构建模块，用于获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；
营养需要配比计算模块，用于将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；
多目标函数和约束条件构建模块，用于构建多目标函数和约束条件；
其中，多目标函数为：
Cost- min=P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max=A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max=A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max=A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax=A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi（i=1,2，…，m）
Xi≤Qi（i=1,2，…，m）
X1+X2+X3+…+Xm=Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm=Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm=Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm=Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm=Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；…；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
最优饲料供应量求解模块，用于采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
智能配料模块，用于根据所述最优饲料供应量求解模块得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统，根据奶牛的基本信息、日采食量和产奶量的不同而适时适量地调配不同的配料，智能得到符合现有农场资源的最优配比的混合饲料，既实现奶牛的优质、高效生产；同时，还提高了饲料的利用效率，实现奶牛养殖过程的精细养殖。
附图说明
图1为本发明提供的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法流程示意图;
图2为本发明提供的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明：
如图1所示，本发明提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法，包括以下步骤：
S1，数据库中存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；
其中，生奶品质评价指标包括但不限于外观颜色、组织形态和滋气味。
生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，通常由五到十人组成，若对某一项指标的评价结果为优，则在算法类别中记为1；若对某一项指标的评价结果为普通，则在算法类别中记为2；若对某一项指标的评价结果为差，则在算法类别中记为3。具体见下表所示，因此，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论。
奶牛基本信息包括但不限于奶牛品种、奶牛年龄、养殖阶段、奶牛分娩胎次和免疫历史；
奶牛历史饲喂信息包括但不限于饲喂量以及所饲喂的各营养物质配比，其中，营养物质配比为蛋白质含量、脂肪含量、碳水化合物含量、矿物质含量、维生素含量、水分含量；
奶牛历史生活环境信息包括但不限于温度、湿度、光照、通风状况、PM2.5、空气氧气含量、空气氮气含量；
奶牛历史状态信息包括但不限于日首次饲喂前体重、首次饲喂前一日累计行走步数等。
S2，当需要确定指定被监测奶牛当日所需营养物质配比时，通过读卡器读取固定在所述指定被监测奶牛上的RFID标签，获得指定被监测奶牛ID；同时，采集当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息；
将所述被监测奶牛ID、所述当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息发送到服务器；
S3，所述服务器读取数据库，获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；
其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；
另外，本发明中，采用径向基函数作为核函数，将非线性问题扩展到高位空间线性化处理，进而基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型。
S4，将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；其中，初始营养需要配比可以根据奶牛营养需要数据量或前一天奶牛营养摄入量预给出。
S5，建立多目标函数和约束条件；
奶牛养殖过程与农场管理的复杂性，决定了奶牛配料的特殊性。传统的配料系统仅考虑单一目标，不能有效解决奶牛养殖过程的精细养殖。多目标最优化是指：在一定约束下，希望使得多个目标都能达到最优。本发明通过设立多个目标并对不同目标进行优化。
其中，多目标函数为：
Cost- min（最小值）=P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max（最大值）=A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max（最大值）=A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max（最大值）=A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax（最大值）=A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi（i=1,2，…，m）
Xi≤Qi（i=1,2，…，m）
X1+X2+X3+…+Xm=Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm=Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm=Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm=Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm=Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
S6，采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
S7，根据S6计算得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
如图2所示，本发明还提供一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比系统，包括传感层、数据传输层和数据处理层；
所述传感层包括分别固定在各只奶牛上的RFID标签，用于存储该只奶牛的ID；
所述数据传输层为由若干个RFID标签所组成的无线传感网络；
所述数据处理层包括以下模块：
数据库，用于存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比；生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论；
营养需要模型构建模块，用于获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；
营养需要配比计算模块，用于将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；
多目标函数和约束条件构建模块，用于构建多目标函数和约束条件；
其中，多目标函数为：
Cost- min=P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max=A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max=A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max=A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax=A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi（i=1,2，…，m）
Xi≤Qi（i=1,2，…，m）
X1+X2+X3+…+Xm=Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm=Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm=Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm=Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm=Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；…；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
最优饲料供应量求解模块，用于采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
智能配料模块，用于根据所述最优饲料供应量求解模块得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
综上所述，本发明提供的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法和系统，根据奶牛的基本信息、日采食量和产奶量的不同而适时适量地调配不同的配料，智能得到符合现有农场资源的最优配比的混合饲料，既实现奶牛的优质、高效生产；同时，还提高了饲料的利用效率，实现奶牛养殖过程的精细养殖。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，数据库中存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比；生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论；
S2，当需要确定指定被监测奶牛当日所需营养物质配比时，通过读卡器读取固定在所述指定被监测奶牛上的RFID标签，获得指定被监测奶牛ID；同时，采集当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息；
将所述被监测奶牛ID、所述当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息发送到服务器；
S3，所述服务器读取数据库，获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；
其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；
其中，S3中，采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型具体为:采用径向基函数作为核函数，将非线性问题扩展到高位空间线性化处理，进而基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；
S4，将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；
S5，建立多目标函数和约束条件；
其中，多目标函数为：
Cost- min(最小值)＝P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max(最大值)＝A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max(最大值)＝A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max(最大值)＝A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax(最大值)＝A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi(i＝1,2，…，m)
Xi≤Qi(i＝1,2，…，m)
X1+X2+X3+…+Xm＝Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm＝Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm＝Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm＝Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm＝Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
S6，采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
S7，根据S6计算得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
2.根据权利要求1所述的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法，其特征在于，S1中，所述奶牛基本信息包括奶牛品种、奶牛年龄、养殖阶段、奶牛分娩胎次和免疫历史；所述奶牛历史饲喂信息包括饲喂量以及所饲喂的各营养物质配比，其中，所述营养物质配比为蛋白质含量、脂肪含量、碳水化合物含量、矿物质含量、维生素含量、水分含量；所述奶牛历史生活环境信息包括温度、湿度、光照、通风状况、PM2.5、空气氧气含量、空气氮气含量；所述奶牛历史状态信息包括日首次饲喂前体重、首次饲喂前一日累计行走步数；所述生奶品质评价指标包括外观颜色、组织形态和滋气味。
3.根据权利要求1所述的基于不确定性支持向量分类的智能营养配比方法，其特征在于，S4中，所述初始营养需要配比通过以下方法获得：
根据奶牛营养需要数据量或前一天奶牛营养摄入量预给出初始营养需要配比。
4.一种基于不确定性支持向量分类的智能营养配比系统，其特征在于，包括传感层、数据传输层和数据处理层；
所述传感层包括分别固定在各只奶牛上的RFID标签，用于存储该只奶牛的ID；
所述数据传输层为由若干个RFID标签所组成的无线传感网络；
所述数据处理层包括以下模块：
数据库，用于存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息、生奶品质评价指标和生奶品质的不确定性评价结果；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比；生奶品质的不确定性评价结果包括优质奶质和普通奶质，通过以下方法获得：由若干个专家或者专业品奶师对于各项评价指标分别评价，若各项评价指标的评价结果均为优，则得出所评价的生奶为优质奶质的结论；否则，得出所评价的生奶为普通奶质的结论；
营养需要模型构建模块，用于获得与所述被监测奶牛ID对应的l天的奶牛历史监测信息，以l天的奶牛历史监测信息作为训练样本集采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；其中，xi代表第i天的多维特征向量，多维特征向量的各维度特征值即为奶牛历史监测信息中的某一具体参数值；pi +表示对于第i天的生奶，评价生奶为优质奶质的专家数量；pi -表示对于第i天的生奶，评价生奶为普通奶质的专家数量；采用基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型具体为:采用径向基函数作为核函数，将非线性问题扩展到高位空间线性化处理，进而基于不确定性支持向量机构建被监测奶牛的营养需要模型；
营养需要配比计算模块，用于将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及初始营养需要配比作为所述营养需要模型的输入，通过迭代运算，不断调整优化初始营养需要配比，最终得到优质牛奶的营养需要配比；
多目标函数和约束条件构建模块，用于构建多目标函数和约束条件；
其中，多目标函数为：
Cost- min＝P1X1+P2X2+P3X3+PmXm
Use1max＝A11F11X1+A21F21X2+A31F31X3+…+Am1Fm1Xm
Use2max＝A12F12X1+A22F22X2+A32F32X3+…+Am2Fm2Xm
Use3max＝A13F13X1+A23F23X2+A33F33X3+…+Am3Fm3Xm
……
Usenmax＝A1nF1nX1+A2nF2nX2+A3nF3nX3+…+AmnFmnXm
约束条件为：
Li≤Xi≤Hi(i＝1,2，…，m)
Xi≤Qi(i＝1,2，…，m)
X1+X2+X3+…+Xm＝Y
A11X1+A21X2+A31X3+…+Am1Xm＝Y1
A12X1+A22X2+A32X3+…+Am2Xm＝Y2
A13X1+A23X2+A33X3+…+Am3Xm＝Y3
……
A1nX1+A2nX2+A3nX3+…+AmnXm＝Yn
其中，Q1，Q2，…Qm分别为已有的m种饲料的质量；
P1，P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
A11，A12，…A1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
A21，A22，…A2n；…；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Am1，Am2，…Amn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F11，F12，…F1n；分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
F21，F22，…F2n；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Fm1，Fm2，…Fmn；分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，n为该种饲料所包含的营养物质的数量；
Y1，Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需n种营养物质的比例；
Y为奶牛当日所需饲料量；
L1，L2，L3，…，Lm分别为m种饲料的最低饲喂限量；
H1，H2，H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
X1，X2，X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
最优饲料供应量求解模块，用于采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
智能配料模块，用于根据所述最优饲料供应量求解模块得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
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