奶牛粪便成分含量预测方法及装置

技术特征：
1.一种奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，包括：获取待测样本的光谱数据；将所述待测样本的光谱数据输入奶牛粪便成分含量预测模型，得到所述奶牛粪便成分含量预测模型输出的所述待测样本的成分含量；其中，所述奶牛粪便成分含量预测模型是根据光谱数据集和成分含量标签集回归分析得到的，所述光谱数据集包括多个子集，所述子集与所述成分含量标签集的标签一一对应。2.根据权利要求1所述的奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，所述根据光谱数据集和成分含量标签集进行回归分析，包括：根据所述光谱数据集包含的子集和所述子集对应的成分含量标签依次对奶牛粪便成分含量预测模型进行回归分析，回归方法选用偏最小二乘法。3.根据权利要求1或2所述的奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，所述子集是根据原始光谱数据进行光谱预处理后得到的。4.根据权利要求3所述的奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，所述光谱预处理包括导数处理和以下至少之一：去趋势、标准正态校正和标准多元散射校正。5.根据权利要求4所述的奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，所述导数处理方法为一阶导数处理，光谱间隔点为4nm或8nm，一次平滑间隔值为4或8，二次平滑间隔点值为1。6.根据权利要求1或2所述的奶牛粪便成分含量预测方法，其特征在于，成分含量标签包括：干物质、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和淀粉。7.一种奶牛粪便成分含量预测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于获取待测样本的光谱数据；预测模块，用于将所述待测样本的光谱数据输入奶牛粪便成分含量预测模型，得到所述奶牛粪便成分含量预测模型输出的所述待测样本的成分含量；其中，所述奶牛粪便成分含量预测模型是根据光谱数据集和成分含量标签集回归分析得到的，所述光谱数据集包括多个子集，所述子集与所述成分含量标签集的标签一一对应。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述奶牛粪便成分含量预测方法。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述奶牛粪便成分含量预测方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述奶牛粪便成分含量预测方法。

技术总结
本发明提供一种奶牛粪便成分含量预测方法及装置，方法包括：获取待测样本的光谱数据；将所述待测样本的光谱数据输入奶牛粪便成分含量预测模型，得到所述奶牛粪便成分含量预测模型输出的所述待测样本的成分含量；其中，所述奶牛粪便成分含量预测模型是根据光谱数据集和成分含量标签集回归分析得到的，所述光谱数据集包括多个子集，所述子集与所述成分含量标签集的标签一一对应。本发明能够快速预测奶牛粪便成分含量，根据粪便中的各成分含量，可以更加快速、便捷地计算出奶牛的消化率，判断奶牛的身体状况，进而针对每头奶牛的饲料配方做出实时修改，减少饲料浪费，提高生产效益。提高生产效益。提高生产效益。


技术研发人员：曹志军 肖鉴鑫 徐一洺 陈天宇
受保护的技术使用者：中国农业大学
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/6/28