Mastitis Detection of Online Quarter-Milk Conductivity for Dairy Cows by Using the Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
By using an online electrical conductivity (EC) measurement system for mastitis inspection of dairy cow, the variance of quarter-milk conductivity (QMC), ECR ratio among the quarter-milk conductivity and milk temperature can be measured during the milking. The somatic cell counts (SCC) of the foremilk from each quarter of dairy cows were measured at the day before and after of the field tests as the criterion to identify the healthiness of the udder. Therefore, it can be classified whether a quarter of dairy cow infected with mastitis or not according to the QMC and ECR indices which were used a back-propagation artificial neural network (ANN). All data of QMC and ECR were acquired from the field test by the online EC measurement system for mastitis would be classified three different ratios of healthy quarters to mastitis quarters (H/M ratio) in the training data sets, and be classified four different H/M quarter ratios in the testing data sets which would be executed to valid. The analysis results showed that lower H/M quarter ratio in the training data set had a better predictive probability of the ANN for mastitis quarters, and higher H/M ratio in the training data had a better predictive probability of the ANN for healthy quarters. In addition, as the H/M quarter ratio in the testing data increased, the predictive probability of true-positive response, P(PTP), decreased significantly, while the predictive probability of true-negative response, P(PTN), increased significantly. However, the probability of total correct response, P(TCR), of the ANN to identify the mastitis quarters was 88.2%. It is feasible to identify the mastitis cows according to online QMC and ECR of dairy cows using a back-propagation ANN.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».