| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 现代家畜养殖业发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 行为特征识别技术研究 | 第11-13页 |
| 1.2.3 三轴加速度传感器及应用研究 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于 K-means 均值聚类算法的山羊行为特征识别 | 第17-31页 |
| 2.1 K-means 均值聚类算法的理论基础与应用研究 | 第17-20页 |
| 2.1.1 K-means 均值聚类算法的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 K-means 均值聚类算法的主要参数分析 | 第18-20页 |
| 2.2 山羊行为特征分类及方案设计 | 第20-23页 |
| 2.2.1 山羊日常饲养管理 | 第20页 |
| 2.2.2 数据采集模块的方案设计 | 第20-22页 |
| 2.2.3 山羊 4 种典型日常行为特征分类及描述 | 第22-23页 |
| 2.3 基于 K-means 均值聚类算法对山羊行为特征提取 | 第23-28页 |
| 2.3.1 山羊 4 种典型行为特征及总体结构设计 | 第23-27页 |
| 2.3.2 山羊典型行为特征识别试验结论与分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-31页 |
| 第三章 基于 SVM 算法的山羊行为特征模型优化 | 第31-39页 |
| 3.1 SVM 算法的基本原理 | 第31-34页 |
| 3.1.1 基于 SVM 算法的基本概念分析 | 第31-33页 |
| 3.1.2 常用核函数研究 | 第33-34页 |
| 3.2 基于 SVM 算法优化山羊行为特征模型的方案设计 | 第34-36页 |
| 3.2.1 本文中 SVM 算法的核函数及主要参数分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 SVM 算法优化山羊行为特征分类识别模型的总体结构设计 | 第35-36页 |
| 3.3 山羊行为识别结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 影响山羊行为特征分类与识别的影响因子分析 | 第39-51页 |
| 4.1 三种记录间隔时间对山羊行为特征识别的影响 | 第39-44页 |
| 4.1.1 不同记录间隔时间的设置方案 | 第39-40页 |
| 4.1.2 不同记录间隔时间对山羊行为分类精度的影响 | 第40-41页 |
| 4.1.3 最佳记录间隔时间分析 | 第41-44页 |
| 4.2 养殖圈内温度及相对湿度对山羊行为特征识别的影响 | 第44-46页 |
| 4.3 传感器节点部署位置对山羊行为特征识别的影响 | 第46-50页 |
| 4.3.1 传感器节点部署位置研究 | 第46-47页 |
| 4.3.2 最佳部署位置讨论 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-55页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间已参与的项目、发表的文章 | 第61页 |
