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申请/专利权人：济宁安鑫养殖有限公司

摘要：本发明涉及物联网与人工智能技术领域，具体公开了一种基于大数据的黑猪养殖疾病智能监测管理方法及系统，其中的方法包括数据采集与预处理、特征选择、模型训练与评估和实时监测与预警，本方案结合蝙蝠算法和粒子群优化算法来选择最优特征子集，在黑猪健康监测中利用RF作为分类器，能够更准确地识别出黑猪的健康状况；通过部署传感器实时监测黑猪的关键生理参数，实现对黑猪健康状况的连续跟踪和实时监控，结合树莓派将黑猪的关键生理参数上传至云端服务器，养殖户可以通过手机了解黑猪的健康状况，从而提升养殖的整体健康水平和经济效益。

主权项：1.一种基于大数据的黑猪养殖疾病智能监测管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集与预处理，收集与黑猪健康相关的大量数据，进行数据清洗和预处理后，构建黑猪健康状况数据集，并划分为训练集、测试集；步骤S2：特征选择，使用蝙蝠算法对训练集进行特征选择，如果在蝙蝠算法执行过程中适应度函数显示出快速收敛的特性，表示蝙蝠算法已经找到局部最优特征子集，利用粒子群算法优化局部最优特征子集，得到特征子集B，如果没有找到局部最优特征子集，则继续利用蝙蝠算法寻找，直达找到特征子集A；步骤S3：模型训练与评估，从特征子集A和特征子集B中选择最优的特征来训练RF分类器，得到RF模型，使用测试集评估RF模型，得到更优的RF模型，将新采集的黑猪健康状况数据，输入更优的RF模型，输出黑猪的健康状况结果；步骤S4：实时监测与预警，利用传感器实时采集黑猪的体温、心率、活动量数据，根据黑猪的正常体温范围、心率范围、活动量范围，结合黑猪的健康状况结果，监测黑猪的健康状况，当发现黑猪潜在的健康问题时，通过邮件给养殖者发出预警信息；在步骤S2中，所述特征选择，包括以下步骤：步骤S21：初始化，初始化蝙蝠算法中的蝙蝠群体，蝙蝠以随机方式在搜索空间中扩散初始特征子集，为每个蝙蝠分配一个随机的频率、速度；步骤S22：随机初始化蝙蝠的位置，并根据适应度函数是否快速收敛判断当前找到的特征子集是否为局部最优特征子集；步骤S23：如果适应度函数没有显示出快速收敛的特性，则当前找到的特征子集不是局部最优特征子集，蝙蝠在搜索空间中飞行，直到找到满意的特征子集，记为特征子集A；步骤S24：如果适应度函数显示出快速收敛的特性，则当前找到的特征子集是局部最优特征子集，利用粒子群算法增强优化性能，通过跟踪个体最佳位置和全局最佳位置来更新粒子位置和速度，直到找到满意的特征子集，记为特征子集B。

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