The neural analysis of quarters healthiness of high yield cows in selected cowshed

• Autorzy: Jędruś A. , Boniecki P.

Warianty tytułu

PL

Neuronowa analiza zdrowotności wymion krów wysokowydajnych w wybranej oborze mlecznej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Commonly recognized predictive abilities represented by selected ANN (Artificial Neural Networks) topologies are widely used in practice. They often support the decision-making processes that occur in agri-alimentary processing, such as milk production. The aim of the study was to use ANN as a predictive tool in the estimation process of the influence of selected zootechnical characteristics of cows on the milk quality, which is determined by the standards defining the requirements compliance concerning the level of somatic cell counts in the obtained milk. The work resulted in creation of the optimum predictive model which is a neural topology of the MLP-6:17:1 (MultiLayer Perceptron). The performed analysis of the generated neural model’s sensitivity to the individual input variables showed the impact of some of the zootechnical characteristics on somatic cell counts in the obtained milk.

PL

Uznane zdolności predykcyjne, jakie reprezentują wybrane topologie SNN (Sztuczne Sieci Neuronowe), wykorzystywane są powszechnie również w szeroko rozumianej praktyce, np. wspomagają procesy decyzyjne zachodzące w przetwórstwie rolno-spożywczym, np. w branży mleczarskiej. Celem pracy było wykorzystanie SNN jako narzędzia predykcyjnego w procesie oceny wpływu wybranych cech zootechnicznych krów na jakość mleka krów, która określana jest przez normy definiujące spełnienie wymogów odnośnie poziomu zawartości komórek somatycznych w pozyskiwanym mleku. W pracy wytworzono optymalny model predykcyjny będący neuronową topologią typu MLP: 6-17-1 (MultiLayer Perceptron). Przeprowadzona analiza wrażliwości wygenerowanego modelu neuronowego na poszczególne zmienne wejściowe wykazała istotny wpływ wybranych cech zootechnicznych na liczbę komórek somatycznych w pozyskanym mleku.

Słowa kluczowe

EN

neural model; cows; somatic cell count

PL

model neuronowy; krowy; liczba komórek somatycznych

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 58, nr 2
• Strony: 55--57
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab.

Twórcy

autor

Jędruś A.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Biosystemów, ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland

autor

Boniecki P.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Biosystemów, ul. Wojska Polskiego 28, 60-637 Poznań, Poland

Bibliografia

• [1] Boniecki P., Dach J., Pilarski K., Piekarska-Boniecka H.: Artificial neural networks in modeling process of emission of ammonia during composting sewage. Atmospheric Environment (AE), 2012, 57: 49-54.
• [2] Boniecki P., Dach J., Mueller W., Koszela K., Przybył J., Pilarski K., Olszewski T.: Neural prediction of heat loss in the pig manure composting process. Applied Thermal Engineering, 2013, 58: 650-655.
• [3] Boniecki P., Jędruś A., Niżewski P.: Neuronowy system informatyczny wspomagający proces prognozowania masy mleka uzyskanego podczas doju. Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna, 2007, 5: 15-18.
• [4] Dorynek Z., Rytlewski J., Antkowiak I., Kryszkiewicz Cz.: Zawartość komórek somatycznych w mleku krów holsztyńsko-fryzyjskich oraz jej wpływ na użytkowość mleczną. Acta Scientiarum Polonorum. Zootechnika, 2002, 1(1-2): 53-62.
• [5] Jędruś A., Niżewski P., Lipiński M., Boniecki P.: Neuronowa analiza wpływu sposobu doju i wybranych cech zootechnicznych krów na liczbę komórek somatycznych w mleku. Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna, 2008, 4: 22-24.
• [6] Kosiński R.: Sztuczne sieci neuronowe. Dynamika nieliniowa i chaos. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa. 2002. ISBN: 978-83-204-3487-3.
• [7] Niżewski P., Boniecki P., Dach J.: Ocena zastosowania prognostycznej sieci neuronowej w modelowaniu emisji gazowych. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 2007, Vol. 52(2), s. 71-74.
• [8] Ślósarz P., Stanisz M., Boniecki P., Przybylak A., Lisiak D., Ludwiczak A.: Artificial neural network analysis of ultrasound image for the estimation of intramuscular fat content in lamb muscle. African Journal of Biotechnology, 2011, Vol. 10(55), 11792-11796.
• [9] Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do technik sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998. ISBN: 87-7101-400-7.
• [10] Wójtowicz P.: Polska wersja StatisticaNeural Networks. Stat- Soft Polska, Kraków.
• [11] Ziemiński R., Dymarski I., Ćwikła A., Czarnik U., Braniewicz P.: Wpływ niektórych czynników środowiskowych i genotypu krów na zawartość komórek somatycznych w mleku. Acta Scientiarum Polonorum. Zootechnika, 2004, 3(1): 125-132.