CN115316340B - 基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 - Google Patents
基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115316340B CN115316340B CN202210965037.2A CN202210965037A CN115316340B CN 115316340 B CN115316340 B CN 115316340B CN 202210965037 A CN202210965037 A CN 202210965037A CN 115316340 B CN115316340 B CN 115316340B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- subset
- feed
- yak
- dzos
- yaks
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims abstract description 124
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims abstract description 90
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 69
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims description 47
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims description 39
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 claims description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 4
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 claims description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000007873 sieving Methods 0.000 abstract 1
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 7
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 7
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 5
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 description 5
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 3
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 3
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 238000013211 curve analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 235000005523 excessive nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K67/00—Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
- A01K67/02—Breeding vertebrates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/90335—Query processing
- G06F16/90344—Query processing by using string matching techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，包括：获取牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并按照时间顺序进行时序关联；再进行曲线趋势分析，得到变化趋势；根据所述变化趋势，计算牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；将饲料进行分类，构建饲料子集；根据缺失营养物质筛选出所需要的饲料子集，得到第一子集；再筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；用第二子集中的饲料饲养牦牛犏牛。此外，本发明还涉及区块链技术，监测数据及饲料子集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高牦牛犏牛冷季节生长性能。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科学生产力的不断提高，越来越多反季节农畜业产品登上了市场舞台。为了使牦牛犏牛在冷季同样保持健康稳健的生长状态，需要以牦牛犏牛的血清生化指标为标准，保证冷季的科学育肥。
牦牛犏牛大多生长于青藏高原高寒牧区，一旦冷季到来天然牧草极度匮乏，现有的人工饲料营养单一，品种繁多，难以通过科学喂养实现冷季育肥。实际操作中，长期使用同种单一人工饲料不仅不能育肥反而可能使牦牛犏牛因营养缺失而产生某些疾病死亡，从而难以实现牦牛犏牛冷季育肥。
发明内容
本发明提供一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决牦牛犏牛冷季育肥困难的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，包括：
获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
可选地，所述对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势，包括：
将时序关联后的监测指标数据进行曲线拟合，得到每个血清生化指标对应的曲线图；
对所述曲线图进行预设次数的卷积处理及池化处理，得到所述曲线图的曲线特征；
逐个计算所述曲线特征与预设的多个趋势标签之间的距离值，并确定所述距离值最小的趋势标签为所述时序关联后的监测指标数据的指标变化趋势。可选地，所述根据所述血清生化指标的变化趋势计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质，包括：
获取非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据，根据所述指标数据绘制非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图；
逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度；
选取匹配度小于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内缺失营养物质；
选取匹配度大于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内过剩营养物质。
可选地，所述逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度，包括：
利用如下指标匹配度算法逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度：
其中，P为所述匹配度，ai为非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图中第i个数据的坐标，bi,j为第j个血清生化指标对应的曲线图中第i个数据的坐标。
可选地，所述根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集，包括：
获取饲料的营养成分信息；
将有相同营养成分信息的饲料汇集为同一类别；
利用每个不同类别所对应的营养成分信息对筛选出的不同类别的饲料进行类别命名，完成构建子集。
可选地，所述缺失营养物质根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集，包括：
对所述缺失营养物质进行字符处理，得到缺失子串；
对饲料子集中的营养物质进行字符处理，得到营养主串；
利用字符串匹配算法在营养主串中逐个对应查找缺失子串；
查找失败时，返回对所述缺失营养物质进行字符处理的步骤；
查找成功时，将该营养主串对应的饲料子集中的一个子集确定为第一子集。
可选地，所述在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集，包括：
获取第一子集的饲料类别；
获取过剩营养物质对应的饲料类别；
从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；
判断所述目标子集是否为过剩营养物质对应的饲料类别；
当所述目标子集不含有过剩营养物质对应的饲料类别，则返回从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；
当所述目标子集含有过剩营养物质对应的饲料类别，则从所述第一子集中筛除所述目标子集。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置，所述装置包括：
画像匹配模块，用于获取待推荐产品的产品画像以及所述待推荐产品的候选用户群体的用户画像，计算所述产品画像与每个所述用户画像之间的匹配值；
时序关联模块，用于获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
变化趋势模块，用于对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
计算模块，用于根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
构建子集模块，用于根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
第一筛选模块，用于根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
第二筛选模块，用于在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
饲养模块，用于利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法。
本发明实施例通过获取牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，来检测牦牛犏牛在冷季的健康状态，根据反馈的血清生化指标数据对冷季的牦牛犏牛进行饲养，便于实时监测牦牛犏牛生长状态，实现牦牛犏牛冷季科学育肥；根据血清生化指标筛选出预设时间段内牦牛犏牛需要补充或减少摄入的饲料成分，并将饲料进行分类得到第一子集与第二子集，实现通过血清生化指标对牦牛犏牛饲料的逐步筛选，确保冷季育肥的科学性。因此，本发明提出的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决牦牛犏牛冷季反季节育肥困难的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的曲线趋势分析的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的构建饲料子集的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法。所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法包括：
S1、获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
本发明实施例中，所述血清生化指标是指通过抽血化验牦牛犏牛体内各个生化指标含量，例如每100毫克中胆固醇值、氮值、镁值等等，通过血清生化指标含量可以了解牦牛犏牛的身体健康状况。
本发明实施例中，所述获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联，包括：
在冷季节间隔预设时间段对所述牦牛犏牛进行采血化验，得到所述牦牛犏牛在冷季节不同时间段内体内血清生化指标数值；
逐个从血清生化指标中选取一个指标类别作为目标类别，将不同时间段内所述目标类别的血清生化指标的数值变化映射到预设的坐标系中，得到所有血清生化指标进行时序关联后的曲线变化图，完成对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联。
详细地，获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，是为了提前了解牦牛犏牛在自然冷季状态下的自身营养状况，与非冷季状态形成对比，便于在冷季对牦牛犏牛的血清生化指标进行调整时找到参照，避免由于营养物质过少或过剩导致某类血清生化指标过低或过高而引起牦牛犏牛发生疾病。
详细地，将血清生化指标中的每个数据按照对应的检测时间进行关联存储，以实现对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联，可以随时通过血清生化指标数据检测牦牛犏牛在冷季的营养状态，便于通过血清生化指标数值的变化及时修改牦牛犏牛冷季育肥方法。
S2、对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
本发明一个实际应用场景中，为了分析出牦牛犏牛在不易育肥的冷季，若检测无特殊营养饲料喂养之前的血清生化指标如何变化，可对时序关联后的曲线变化图进行曲线分析，以观测出不同时间段牦牛犏牛体内营养流失情况。
详细地，可利用预设的趋势分析模型对时序关联后的监测指标数据进行曲线趋势分析，其中，所述趋势分析模型包括但不限于卷积神经网络模型。
本发明实施例中，参照图2所示，所述对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势，包括：
S21、将时序关联后的监测指标数据进行曲线拟合，得到每个血清生化指标对应的曲线图；
S22、对所述曲线图进行预设次数的卷积处理及池化处理，得到所述曲线图的曲线特征；
S23、逐个计算所述曲线特征与预设的多个趋势标签之间的距离值，并确定所述距离值最小的趋势标签为所述时序关联后的监测指标数据的指标变化趋势。
详细地，可利用插值法将时序关联后的监测指标数据进行曲线拟合，以提升生成所述曲线图的效率。
具体地，可利用预设的卷积神经网络的卷积层与池化层对所述曲线图进行预设次数的卷积处理及池化处理，以从所述曲线图中提取出曲线特征。
进一步地，可利用预设的距离值算法逐个计算所述曲线特征与预设的多个趋势标签之间的距离值，其中，所述距离值算法包括但不限于余弦距离算法、欧式距离算法。
S3、根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
本发明实施例中，所述根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质，包括：
获取非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据，根据所述指标数据绘制非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图；
逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度；
选取匹配度小于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内缺失营养物质；
选取匹配度大于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内过剩营养物质。
详细地，所述绘制非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的步骤，与S2中将时序关联后的检测指标数据进行曲线拟合，得到每个血清生化指标对应的曲线图的步骤一致，在此不做赘述。
具体地，所述逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度，包括：
利用如下指标匹配度算法逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度：
其中，P为所述匹配度，ai为非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图中第i个数据的坐标，bi,j为第j个血清生化指标对应的曲线图中第i个数据的坐标。
详细地，所述根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质，还可以逐个将非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的每个数据分布图与每个血清生化指标对应的曲线图映射在同一坐标系中，根据两条曲线的重合度推断该段时间内牦牛犏牛的营养状况，例如某段时间内非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清胆红素数据分布图一直处于胆红素生化指标对应的曲线图的下方，由此可以判断出该段时间内牦牛犏牛缺失营养物质为胆红素，同理若处于所述曲线图的上方，则表示该段时间牦牛犏牛体内过剩营养物质为胆红素。
具体地，选取小于预设匹配度的数据坐标对应的血清生化指标为预设时间段内牦牛犏牛体内缺失营养物质。例如计算出某段时间牦牛犏牛检测到的血清指标钙与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清指标钙的数据分布图的匹配度为0.4，小于预设匹配度0.6，则该段时间内牦牛犏牛体内缺失营养物质为钙。选取匹配度大于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内过剩营养物质同理，在此不做赘述。
S4、根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
由于饲料品种繁多，不同的饲料提供的营养物质也不全然相同，在选取饲料种类时选择过多，难以抉择。因此，需要根据饲料的营养信息将饲料按照血清生化指标的名称分成几个大类，例如尿酸类、葡萄糖类等等。
本发明实施例中，参照图3所示，所述根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集，包括：
S31、获取饲料的营养成分信息；
S32、将有相同营养成分信息的饲料汇集为同一类别；
S33、利用每个不同类别所对应的营养成分信息对筛选出的不同类别的饲料进行类别命名，完成构建子集。
详细地，例如A类饲料和B类饲料都能够补充血清镁，则A类饲料与B类饲料都属于镁类饲料，是饲料子集中的一个子集；同样地，若A类饲料与C饲料都能够补充血清葡萄糖，则A类饲料与C类同属于葡萄糖类饲料，其中A类饲料因为既能补充血清镁又能补充血清葡萄糖同属于镁类饲料与葡萄糖类饲料。
S5、根据所述缺失营养物质在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集为第一子集；
本发明实施例中，所述缺失营养物质根据所述缺失营养物质在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集为第一子集，包括：对所述缺失营养物质进行字符处理，得到缺失子串；对饲料子集中的营养物质进行字符处理，得到营养主串；利用字符串匹配算法在营养主串中逐个对应查找缺失子串；查找失败时，返回对所述缺失营养物质进行字符处理的步骤；查找成功时，将该营养主串对应的饲料子集中的一个子集确定为第一子集。
详细地，所述字符串匹配算法包括但不限于BF算法，KMP算法，或者是BM算法等等。
具体地，例如某段时间内牦牛犏牛缺失营养物质为血清钠，在饲料子集中查找出对应的钠类饲料，对这段时间内的牦牛犏牛饲料中加入钠类饲料。
S6、在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
本发明实施例中，所述在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集，包括：获取第一子集的饲料类别；获取过剩营养物质对应的饲料类别；从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；判断所述目标子集是否为过剩营养物质对应的饲料类别；当所述目标子集不含有过剩营养物质对应的饲料类别，则返回从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；当所述目标子集含有过剩营养物质对应的饲料类别，则从所述第一子集中筛除所述目标子集。
详细地，例如第一子集中包含A、B、C三类饲料，过剩营养物质对应的饲料类别为B类，则从第一子集中删除B类饲料，得到第二子集中的饲料仅有A类和C类。由于某类饲料通常提供很多种营养物质，在某类营养物质过剩的情况下，尽量避免对该类饲料的投喂，保证牦牛犏牛在冷季健康生长，科学育肥。
S7、利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
由于不同阶段牦牛犏牛体内缺失或过剩营养物质有浮动，需要在冷季期间不断重新选取第二子集，这样才能保证整个冷季牦牛犏牛体内营养物质处于均衡状态，满足育肥需要达到的条件。例如，当冷季前期体内钙流失过多，此时第二子集为对应的钙类饲料，冷季后期体内葡萄糖流失过多，此时第二子集为葡萄糖类饲料。第二子集为当前阶段需要投喂的饲料子集中的子集，需要根据不同阶段进行调整，因此利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置的功能模块图。
本发明所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置100可以包括时序关联模块101、变化趋势模块102、计算模块103、构建子集模块104、第一筛选模块105、第二筛选模块106及饲养模块107。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述时序关联模块101，用于获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
所述变化趋势模块102，用于对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
所述计算模块103，用于根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
所述构建子集模块104，用于根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
所述第一筛选模块105，用于根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
所述第二筛选模块106，用于在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
所述饲养模块107，用于利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
详细地，本发明实施例中所述基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如Wi-Fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养；
所述根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质，包括：
获取非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据，根据所述指标数据绘制非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图；
逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度；
选取匹配度小于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内缺失营养物质；
选取匹配度大于预设匹配度的生化指标确定为预设时间段内牦牛犏牛体内过剩营养物质；
所述逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度，包括：
利用如下指标匹配度算法逐个计算每个血清生化指标对应的曲线图与非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图的匹配度：
；
其中，P为所述匹配度，为非冷季自然育肥状况下牦牛犏牛血清生化指标数据的数据分布图中第/>个数据的坐标，/>为第/>个血清生化指标对应的曲线图中第/>个数据的坐标。
2.如权利要求1所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于，所述对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势，包括：
将时序关联后的监测指标数据进行曲线拟合，得到每个血清生化指标对应的曲线图；
对所述曲线图进行预设次数的卷积处理及池化处理，得到所述曲线图的曲线特征；
逐个计算所述曲线特征与预设的多个趋势标签之间的距离值，并确定所述距离值最小的趋势标签为所述时序关联后的监测指标数据的指标变化趋势。
3.如权利要求1所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于，所述根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集，包括：
获取饲料的营养成分信息；
将有相同营养成分信息的饲料汇集为同一类别；
利用每个不同类别所对应的营养成分信息对筛选出的不同类别的饲料进行类别命名，完成构建子集。
4.如权利要求1至3中任一项所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于，所述根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集，包括：
对所述缺失营养物质进行字符处理，得到缺失子串；
对饲料子集中的营养物质进行字符处理，得到营养主串；
利用字符串匹配算法在营养主串中逐个对应查找缺失子串；
查找失败时，返回对所述缺失营养物质进行字符处理的步骤；
查找成功时，将该营养主串对应的饲料子集中的一个子集确定为第一子集。
5.如权利要求1所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于， 所述在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集，包括：
获取第一子集的饲料类别；
获取过剩营养物质对应的饲料类别；
从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；
判断所述目标子集是否为过剩营养物质对应的饲料类别；
当所述目标子集不含有过剩营养物质对应的饲料类别，则返回从所述第一子集中逐个选取其中一个子集为目标子集；
当所述目标子集含有过剩营养物质对应的饲料类别，则从所述第一子集中筛除所述目标子集。
6.一种基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥装置，用于实现如权利要求1至5中任意一项所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法，其特征在于，所述装置包括：
时序关联模块，用于获取预设牦牛犏牛在冷季节血清生化指标的检测指标数据，并对所述检测指标数据按照时间先后顺序进行时序关联；
变化趋势模块，用于对关联后的检测指标数据进行曲线趋势分析，得到冷季节不同时期牦牛犏牛血清生化指标的变化趋势；
计算模块，用于根据所述血清生化指标的变化趋势，计算预设时间段内牦牛犏牛的缺失营养物质和过剩营养物质；
构建子集模块，用于根据预设的饲料营养信息，将饲料进行分类，构建饲料子集；
第一筛选模块，用于根据所述缺失营养物质，在构建好的饲料子集中筛选出预设时间段内牦牛犏牛所需要的饲料子集，得到第一子集；
第二筛选模块，用于在第一子集中筛除过剩营养物质对应的饲料类别，得到第二子集；
饲养模块，用于利用所述第二子集中包含的饲料对牦牛犏牛进行饲养。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任意一项所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的基于血清生化指标的牦牛犏牛冷季育肥方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210965037.2A CN115316340B (zh) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210965037.2A CN115316340B (zh) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115316340A CN115316340A (zh) | 2022-11-11 |
| CN115316340B true CN115316340B (zh) | 2023-08-18 |
Family
ID=83923098
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210965037.2A Active CN115316340B (zh) | 2022-08-12 | 2022-08-12 | 基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115316340B (zh) |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002047473A2 (en) * | 2000-12-15 | 2002-06-20 | Can Technologies, Inc. | Computer system for determining a customized animal feed |
| CN106941946A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-14 | 山东大学 | 一种退化草地优势植物的修复方法 |
| CN107526945A (zh) * | 2016-06-22 | 2017-12-29 | 黑龙江八农垦大学 | 一种血清nefa评价奶牛乳成分及饲料转化水平的方法 |
| CN109329206A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-02-15 | 泓森林业有限公司 | 一种泓森槐林下肉兔养殖方法 |
| CN109770059A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-21 | 海南省农业科学院畜牧兽医研究所 | 一种育肥前期海南黄牛的精补料 |
| WO2019153294A1 (zh) * | 2018-02-07 | 2019-08-15 | 西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所 | 牦牛全基因组snp位点的应用及检测用引物组和试剂盒 |
| CN110338147A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-10-18 | 青海省畜牧兽医科学院 | 一种牦牛高效繁殖生产犏牛的方法 |
| CN111280305A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-16 | 宁夏农林科学院固原分院 | 一种快速育肥西杂公牛的日粮 |
| CN111387139A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-07-10 | 西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所 | 一种牦牛的育种方法 |
| CN113016948A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-25 | 四川省草原科学研究院 | 一种极低海拔生产牦牛犏牛肉方法 |
| CN114058592A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-18 | 四川农业大学 | 一种永生化牦牛瘤胃上皮细胞系及其构建方法 |
-
2022
- 2022-08-12 CN CN202210965037.2A patent/CN115316340B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002047473A2 (en) * | 2000-12-15 | 2002-06-20 | Can Technologies, Inc. | Computer system for determining a customized animal feed |
| CN107526945A (zh) * | 2016-06-22 | 2017-12-29 | 黑龙江八农垦大学 | 一种血清nefa评价奶牛乳成分及饲料转化水平的方法 |
| CN106941946A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-14 | 山东大学 | 一种退化草地优势植物的修复方法 |
| WO2019153294A1 (zh) * | 2018-02-07 | 2019-08-15 | 西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所 | 牦牛全基因组snp位点的应用及检测用引物组和试剂盒 |
| CN109329206A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-02-15 | 泓森林业有限公司 | 一种泓森槐林下肉兔养殖方法 |
| CN109770059A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-21 | 海南省农业科学院畜牧兽医研究所 | 一种育肥前期海南黄牛的精补料 |
| CN110338147A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-10-18 | 青海省畜牧兽医科学院 | 一种牦牛高效繁殖生产犏牛的方法 |
| CN111280305A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-16 | 宁夏农林科学院固原分院 | 一种快速育肥西杂公牛的日粮 |
| CN111387139A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-07-10 | 西藏自治区农牧科学院畜牧兽医研究所 | 一种牦牛的育种方法 |
| CN113016948A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-25 | 四川省草原科学研究院 | 一种极低海拔生产牦牛犏牛肉方法 |
| CN114058592A (zh) * | 2021-11-16 | 2022-02-18 | 四川农业大学 | 一种永生化牦牛瘤胃上皮细胞系及其构建方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Effects of winter and spring housing on growth performance and blood metabolites of Pengbo semi-wool sheep in Tibet;Yan Mei Jin等;AJAS;第32卷;1630-1639 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115316340A (zh) | 2022-11-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111932547A (zh) | 图像中目标物的分割方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114979120B (zh) | 数据上传方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116401417B (zh) | 一种基于海量农产品数据的分级存储方法 | |
| CN114612194A (zh) | 产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114496264A (zh) | 基于多维数据的健康指数分析方法、装置、设备及介质 | |
| Notenbaert et al. | Classifying livestock production systems for targeting agricultural research and development in a rapidly changing world | |
| CN113837631B (zh) | 员工评价方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN114840684A (zh) | 基于医疗实体的图谱构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115316340B (zh) | 基于生化指标的牦牛犏牛育肥方法、装置、设备及介质 | |
| CN114841165B (zh) | 用户数据分析及展示方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114613471A (zh) | 基于人工智能的饮食方案生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN111696662A (zh) | 疾病预测方法、装置及存储介质 | |
| CN116403693A (zh) | 问诊单派单方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112927812B (zh) | 治疗策略的动态干预方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113689924B (zh) | 相似病历检索方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN114373541A (zh) | 基于分布式的智能中医诊断方法、系统及存储介质 | |
| CN115617089A (zh) | 基于传感器状态变化的温度控制方法、装置、设备及介质 | |
| CN113657546A (zh) | 信息分类方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN113590845A (zh) | 基于知识图谱的文献检索方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN116522105B (zh) | 基于云计算的数据一体化搭建的方法、装置、设备及介质 | |
| CN116978525A (zh) | 智能体检套餐推荐方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN111276246B (zh) | 一种基于v8引擎的人体生理数据分析方法及装置 | |
| CN114639462A (zh) | 健康打卡任务的生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113191455A (zh) | 边缘计算盒子选举方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN116843150A (zh) | 基于智慧物联网的社区服务方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |