SU1194344A1 - Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor - Google Patents
Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor Download PDFInfo
- Publication number
- SU1194344A1 SU1194344A1 SU843727584A SU3727584A SU1194344A1 SU 1194344 A1 SU1194344 A1 SU 1194344A1 SU 843727584 A SU843727584 A SU 843727584A SU 3727584 A SU3727584 A SU 3727584A SU 1194344 A1 SU1194344 A1 SU 1194344A1
- Authority
- SU
- USSR - Soviet Union
- Prior art keywords
- predicting
- hens
- egg laying
- days
- chickens
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЯИЧНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ КУР ПО ФИЗИОЛОГИЧЕСКОМУ ПОКАЗАТЕЛЮ , отличающийс тем, что, с целью повышени эффективности способа, в качестве физиологического показател используют сердечный ритм курочек 160-220-дневного возраста с построением кардиоинтервалограммы , вы влением волны с периодом 300-400 с и определением амплитуды волны , при этом оценку ичной продуктивности производ т по величине амплитуды волны .A method for predicting egg production of chickens according to a physiological indicator, characterized in that, in order to increase the efficiency of the method, the heart rhythm of chickens of 160-220 days old is used as a physiological indicator, by detecting a wave with a period of 300–400 days, and the beats with a period of 300–400 days, and the earliest 100 oct. waves, while the evaluation of the egg productivity is produced by the magnitude of the wave amplitude.
Description
4:: СО 4 44 :: CO 4 4
Изобретение относитс к области птицеводства и может быть использовано дл определени потенциальной продуктивности ичных кур.The invention relates to the field of poultry farming and can be used to determine the potential productivity of chickens.
Цель изобретени - повышение эффективности способа прогнозировани ичной продуктивности кур.The purpose of the invention is to increase the efficiency of the method for predicting the egg productivity of chickens.
Способ осуществл ют следующим образом .The method is carried out as follows.
Дл определени потенциальной йценоскости и йцемассы берут 73 головы курочек породы белый леггоры, у которых в возрасте 160-220 дн при помощи стандартных электродов, укрепленных в положении 1 1 отведени , биоусилител и магнитофона регистрируют электрокардиограмму в течение 30 мин, которую в дальнейшем через аналого-цифровой преобразователь ввод т в вычислительное устройство (ЭВМ). Из последовательности R-зубцбв электрокардиограммы при помощи ЭВМ формируют временной р д RR-интервалов (КИГ), после чего с использованием резонанснопоискового вычислительного алгоритма провод т поиск волны с периодом 300-400 с, определ ют ее амплитуду, по которой прогнозируют уровень годовой ичной продуктивности каждой обследованной особи.In order to determine the potential yenosti and icomass, 73 heads of white leggore hens are taken, from which, at the age of 160-220 days, standard electrodes reinforced in the 1 position of 1 lead are taken, the bioamplifier and tape recorder are recorded for 30 minutes, which later a digital converter is input to a computing device (computer). From a sequence of R-toothed electrocardiograms using a computer, a time series of RR-intervals (CIG) is formed, after which, using a resonant search computational algorithm, a search is performed for a wave with a period of 300-400 s, its amplitude is determined, according to which the level of annual productivity is predicted each individual examined.
В таблице представлены показателипродуктивности кур, разделенных предлагаемым способом и способом-прототипом.The table shows the performance of chickens, divided by the proposed method and the method of the prototype.
Положительный эффект предлагаемого способа выражаетс в том, что повышает с эффективность прогноза на 5%. При замене низкопродуктивности части обследованного поголовь на высокопродуктивную птицу, вы вленную с помощью предлагаемого способа, предлагаемый экономический эффект составит 700 руб. в расчете на 1000 голов.The positive effect of the proposed method is expressed in that it increases the forecast efficiency by 5%. When replacing the low productivity of the part of the population surveyed by a highly productive bird, which was developed using the proposed method, the proposed economic effect will be 700 rubles. per 1000 heads.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU843727584A SU1194344A1 (en) | 1984-02-28 | 1984-02-28 | Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SU843727584A SU1194344A1 (en) | 1984-02-28 | 1984-02-28 | Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
SU1194344A1 true SU1194344A1 (en) | 1985-11-30 |
Family
ID=21113955
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
SU843727584A SU1194344A1 (en) | 1984-02-28 | 1984-02-28 | Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
SU (1) | SU1194344A1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2536491C1 (en) * | 2013-07-23 | 2014-12-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Кубанский государственный аграрный университет" | Method of early forecasting of egg productivity of chickens |
RU2754462C1 (en) * | 2020-09-21 | 2021-09-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии - МВА имени К.И. Скрябина" (ФГБОУ ВО МГАВМиБ - МВА имени К.И. Скрябина) | Method for forecasting the direction of quails' productivity at the stage of early post-embryonic development |
-
1984
- 1984-02-28 SU SU843727584A patent/SU1194344A1/en active
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Мкртч н Л. А. Роль гонадо-андреаноловых взаимоотношений в формировании воспроизводительной функции у кур.: Канд. дис. Всесоюзный научно-исследовательский институт разведени и генетики животных. Л., 1982. Самоделкина С. Д. Функциональна оценка репродуктивной системы кур в раннем возрасте. Канд. дис., Краснодарский сельскохоз йственный институт, 1979. 54) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2536491C1 (en) * | 2013-07-23 | 2014-12-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Кубанский государственный аграрный университет" | Method of early forecasting of egg productivity of chickens |
RU2754462C1 (en) * | 2020-09-21 | 2021-09-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии - МВА имени К.И. Скрябина" (ФГБОУ ВО МГАВМиБ - МВА имени К.И. Скрябина) | Method for forecasting the direction of quails' productivity at the stage of early post-embryonic development |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Pauly et al. | Application to shrimp stocks of objective methods for the estimation of growth, mortality and recruitment-related parameters from length-frequency data(ELEFAN I and II). | |
Li et al. | A low-complexity data-adaptive approach for premature ventricular contraction recognition | |
Artis et al. | Detection of atrial fibrillation using artificial neural networks | |
Murthy et al. | New concepts for PVC detection | |
CN110020636B (en) | Ventricular premature beat intelligent analysis method based on abnormal characteristic value | |
Buchanan | Spontaneous arrhythmias and conduction disturbances in domestic animals | |
Ross et al. | An ultrasonic biotelemetry system for the continuous monitoring of tail‐beat rate from free‐swimming fish | |
Arini et al. | Electrocardiogram delineation in a Wistar rat experimental model | |
Sornmo et al. | Adaptive QRS detection: A study of performance | |
Dhyani et al. | Analysis of ECG-based arrhythmia detection system using machine learning | |
SU1194344A1 (en) | Method of predicting hens' egg laying capacity by physiological factor | |
Akiyama et al. | Non-invasive determination of instantaneous heart rate in developing avian embryos by means of acoustocardiogram | |
Young et al. | A comparative study of a hidden Markov model detector for atrial fibrillation | |
Wang et al. | Joint scattering for automatic chick call recognition | |
Tanantong et al. | Towards continuous electrocardiogram monitoring based on rules and ontologies | |
Stark et al. | REMOTE REAL‐TIME DIAGNOSIS OF CLINICAL ELECTROCARDIOGRAMS BY A DIGITAL COMPUTER SYSTEM | |
Bakardjian | Ventricular beat classifier using fractal number clustering | |
Reddy et al. | Rhythm analysis using vectorcardiograms | |
Moriya et al. | Cardiac rhythms in developing emu hatchlings | |
Muldrow | CALVIN: A Rule Based Expert System for Improving Arrhymia Detector Performance During Noisy ECGS | |
TOURNAIRE et al. | A study of fetal heart rate deceleration areas: I. preliminary exploration | |
Kaluzynski et al. | Detection of fetal breathing and cardiac movements and rhythms in ultrasonic Doppler signal recorded on the surface of the maternal abdomen | |
Cheng et al. | ECG waveform analysis by significant point extraction: II. Pattern matching | |
Ramesh et al. | Analysis of ECG Noise Cancellation and Abnormality Classification using Various Adaptive Algorithms | |
Kim et al. | Context-Aware computing based adaptable heart diseases diagnosis algorithm |