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1. KR1020190128588 - 딥러닝 기반 예측 모델에 기초한, 산유량, 목표 산유량 달성을 위한 TMR 영양 조성, 목표 비용 달성을 위한 TMR 영양 조성 예측 방법

Office
Republic of Korea
Application Number 1020190053657
Application Date 08.05.2019
Publication Number 1020190128588
Publication Date 18.11.2019
Grant Number 102251643
Grant Date 14.05.2021
Publication Kind B1
IPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
A01K 29/00
AHUMAN NECESSITIES
01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
29Other apparatus for animal husbandry
A23N 17/00
AHUMAN NECESSITIES
23FOODS OR FOODSTUFFS; THEIR TREATMENT, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
NMACHINES OR APPARATUS FOR TREATING HARVESTED FRUIT, VEGETABLES, OR FLOWER BULBS IN BULK, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; PEELING VEGETABLES OR FRUIT IN BULK; APPARATUS FOR PREPARING ANIMAL FEEDING-STUFFS
17Apparatus specially adapted for preparing animal feeding-stuffs
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architecture, e.g. interconnection topology
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
A01K 29/005
AHUMAN NECESSITIES
01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
KANIMAL HUSBANDRY; CARE OF BIRDS, FISHES, INSECTS; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
29Other apparatus for animal husbandry
005Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
A23N 17/007
AHUMAN NECESSITIES
23FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
NMACHINES OR APPARATUS FOR TREATING HARVESTED FRUIT, VEGETABLES OR FLOWER BULBS IN BULK, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; PEELING VEGETABLES OR FRUIT IN BULK; APPARATUS FOR PREPARING ANIMAL FEEDING- STUFFS
17Apparatus specially adapted for preparing animal feeding-stuffs
007for mixing feeding-stuff components
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
Applicants (주)씽크포비엘
Inventors 박지환
천선일
Agents 특허법인펜타스
Priority Data 1020180052297 08.05.2018 KR
Title
(KO) 딥러닝 기반 예측 모델에 기초한, 산유량, 목표 산유량 달성을 위한 TMR 영양 조성, 목표 비용 달성을 위한 TMR 영양 조성 예측 방법
Abstract
(KO) 통신망을 통해 외부와 통신하는 축산 농가 관리 서버에 의해 수행되는 산유량 예측 방법이 제공된다. 본 개시의 산유량 예측 방법은, 상기 통신망을 통하여, 기준 일자에서 소급하여 과거 p개월(p는 2 이상의 정수) 이전 일자부터 상기 기준 일자까지 누적된 n개(n은 2 이상의 정수)의 데이터 세트를 수신- 상기 n개의 데이터 세트의 각 데이터 세트는, 상기 과거 p개월 이전 일자와 상기 기준 일자 중간의 각 특정 일자를 기준으로 한, 관리 대상 소의 상태 정보 데이터, 상기 관리 대상 소의 영양 섭취 데이터, 및 주변 상태 데이터를 포함함 -하는 단계, 및 제1 예측 모델을 기초로, 상기 수신된 데이터 세트를 적용하여, 상기 기준 일자부터 이후 q개월(q는 1 이상의 정수) 동안 상기 관리 대상 소에 대해 기대할 수 있는 우유 생산량을 예측하는 단계를 포함한다. 상기 관리 대상 소의 상태 정보 데이터는, 상기 관리 대상 소의 생년월일 또는 월령과, 상기 특정 일자에서의 산후 주차를 포함하고, 상기 관리 대상 소의 영양 섭취 데이터는, 상기 특정 일자에서의 일일 건물섭취량, 수분섭취량, 대사에너지 섭취량, 대사단백질 섭취량, MET 섭취량, LYS 섭취량, 칼슘 섭취량, 및 인 섭취량을 포함하며, 상기 주변 상태 데이터는, 상기 특정 일자의 평균 기온 및 평균 습도 정보를 포함한다.
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