采食量是反刍家畜生长发育的主要限制因素,是决定家畜饲养管理的最适标准。引入信息化技术来监测肉牛的采食行为与采食量,可以快速准确地发现问题,便于管理,这对肉牛的生产质量以及肉牛福利都有着极大的意义。本文研究设计了一套基于一维卷积神经网络算法的肉牛采食量监测系统。该系统通过传感器节点采集30头育肥期肉牛的行为信息,并将另外10头肉牛作为对照组,通过BP神经网络算法实现对肉牛采食行为的识别,将识别的采食行为数据首尾相接作为一维卷积神经网络算法的输入层,建立肉牛采食量模型。(1)研究设计了一套肉牛采食量监测系统。系统主要包括传感器节点、上位机软件、食槽压力传感器以及现场监控。针对育肥期健康肉牛采集数据,采集的数据通过低功耗蓝牙技术上传至现场PC的上位机软件,上位机可对采集数据的回传速率进行设置,并可选择数据记录的起始与结束时间;(2)利用BP神经网络算法识别肉牛采食行为。对采集的原始数据求均值,提取肉牛采食行为数据的特征值,通过差异相关性算法对特征值进行选择,将有相关性的6组特征值输入至BP神经网络,能够识别出肉牛采食行为,正确率为99.04%;(3)基于一维卷积神经网络的肉牛采食量模型。针对本文数据特点,建立一维卷积神经网络模型,将识别的肉牛采食行为数据首尾相接输入到一维卷积神经网络算法中得到肉牛的单位采食量,再通过肉牛采食量公式得到肉牛的总采食量;再将该模型应用到上位机软件中,通过软件可直观佩戴不同节点的肉牛采食量,根据实际情况对采食量模型的参数进行调整,最终得到精确的肉牛采食量模型,实验最终得到的该模型的准确率为80.99%。这说明,肉牛采食量可以通过采集肉牛采食行为信息,研究肉牛采食行为信息与采食量之间的关系来得到。