Phân loại hành vi bò: Bộ tham số tối ưu cho thuật toán Rừng ngẫu nhiên

Abstract

Hành vi phản ánh tình trạng sức khoẻ động vật, phân tích dữ liệu hành vi có thể hỗ trợ phát hiện sớm một số bệnh của vật nuôi. Theo dõi sức khoẻ của bò thông qua việc giám sát hành vi là công cụ hỗ trợ đắc lực cho trang trại lớn, giúp nâng cao hiệu hiệu quả chăn nuôi. Dữ liệu gia tốc là một trong những giải pháp hữu hiệu cho hệ thống phân loại hành vi của bò sử dụng gia tốc kế gắn trên vật nuôi. Chúng tôi đã đề xuất các bộ đặc trưng, cửa sổ dữ liệu và sử dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên nhằm phân loại bốn hành vi cơ bản của bò, bao gồm: ăn, nằm, đứng và đi. Trong bài báo này, nhằm mục đích nâng cao hiệu suất của hệ thống phân loại, chúng tôi khảo sát một số tham số quan trọng của thuật toán Rừng ngẫu nhiên trên bộ dữ liệu thực nghiệm để tìm ra bộ tham số tối ưu. Kết quả cho thấy với giá trị của bộ tham số: số lượng cây = 25 và độ sâu = 15 cho hiệu suất phân loại tốt với độ chính xác là 95,9%.