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批次化生产母猪生产管理要素被引量：3: 1; 作者刘向东《猪业科学》 2022年第6期52-54,共3页; 近年来,受非洲猪瘟和新冠疫情的双重影响,我国养猪业正面临着重大升级变革,规模化、集约化、集团化猪场迅速崛起,随之而来的批次化生产管理模式在猪场中也得到了广泛应用,极大地提高了养猪生产效率。所谓的批次化生产即依托现代生物技术... 展开更多; 关键词非洲猪瘟发情配种母猪群养猪业全进全出生产管理模式生产母猪现代生物技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

浅谈后非洲猪瘟时代恢复养猪生产的员工队伍建设与组织管理: 2; 作者刘向东段永杰 +3 位作者梁璐马官军陈伟李长春《猪业科学》 2021年第1期119-121,共3页; 2018年8月我国暴发首例非洲猪瘟疫情,随着非洲猪瘟疫情的蔓延,养猪行业大概经历了三个阶段:暴发期、平台期和恢复期。2019年底到2020年初,各地市疫情逐步进入平台期和恢复期。国家统计局2020年2月28日发布了2019年国民经济和社会发展统... 展开更多; 关键词非洲猪瘟猪肉产量员工队伍建设国家统计局养猪行业养猪生产疫情暴发期; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法预测母猪产仔数性状被引量：5: 3; 作者李信颉王海燕 +4 位作者蒋贝加王超赵志超李长春刘向东《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期63-68,共6页; 为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影... 展开更多; 关键词机器学习模型决策树 K近邻支持向量机母猪产仔数性状; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究被引量：2: 4; 作者李喜阳李信颉 +2 位作者赵志超李长春刘向东《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期221-229,共9页; 为帮助猪场管理者更好地对母猪进行繁殖管理、预测母猪的高低产、及时淘汰低产母猪,收集和整理包含出生场地、分娩栏位、品种和不同胎次、初生窝重信息的3个母猪群体的生产数据集,制定母猪高低产的分类标准,使用R软件中的Boruta包筛选... 展开更多; 关键词机器学习方法精准养猪母猪早期选育决策树随机森林支持向量机繁殖性能产仔数早期预测高繁殖力分类模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

猪场生产管理系统的应用和研究进展被引量：4: 5; 作者马官军刘向东《猪业科学》 2019年第5期122-124,共3页; 生猪养殖是畜牧产业的重要部分,猪场生产管理系统是养殖生产管理的核心部分之一,是生猪养殖产业发展的重要推动力。产业互联网时代的到来,生猪产业不断发展,现代化、规模化的猪场亦在不断升级,猪场生产管理系统已经历从手工报表时代的... 展开更多; 关键词猪场生产管理系统数据分析生猪养殖智能养猪; 在线阅读下载PDF 职称材料

品种和胎次对丹系母猪管围的影响: 6; 作者马官军王超 +1 位作者叶灯灯刘向东《猪业科学》 2020年第1期108-111,共4页; 试验旨在研究不同品种、胎次与种母猪管围的关系。选取广西某规模化种猪场1~8胎次的925头丹系母猪进行管围测定,包括杜洛克母猪98头,长白母猪275头,大白母猪552头,并对测定数据进行统计分析。结果表明:品种和胎次对母猪管围均存在极显... 展开更多; 关键词母猪胎次管围生产肢蹄结实度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名批次化生产母猪生产管理要素被引量：3: 1; 作者刘向东; 机构动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室农业农村部生猪健康养殖重点实验室; 出处《猪业科学》 2022年第6期52-54,共3页; 文摘近年来,受非洲猪瘟和新冠疫情的双重影响,我国养猪业正面临着重大升级变革,规模化、集约化、集团化猪场迅速崛起,随之而来的批次化生产管理模式在猪场中也得到了广泛应用,极大地提高了养猪生产效率。所谓的批次化生产即依托现代生物技术,依据猪群规模大小,将母猪群分批次进行同期发情配种、同步分娩以及同期断奶,执行同批次全进全出的节律性生产。; 关键词非洲猪瘟发情配种母猪群养猪业全进全出生产管理模式生产母猪现代生物技术; 分类号 S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名浅谈后非洲猪瘟时代恢复养猪生产的员工队伍建设与组织管理: 2; 作者刘向东段永杰梁璐马官军陈伟李长春; 机构动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室农业农村部生猪健康养殖重点实验室; 出处《猪业科学》 2021年第1期119-121,共3页; 文摘 2018年8月我国暴发首例非洲猪瘟疫情,随着非洲猪瘟疫情的蔓延,养猪行业大概经历了三个阶段:暴发期、平台期和恢复期。2019年底到2020年初,各地市疫情逐步进入平台期和恢复期。国家统计局2020年2月28日发布了2019年国民经济和社会发展统计公报[1],根据公报,2019年猪肉产量4255万吨,相比较2018年的5404万吨[2],下降21.3%,生猪出栏54419万头,相比较2018年的69382万头[2],下降21.6%。; 关键词非洲猪瘟猪肉产量员工队伍建设国家统计局养猪行业养猪生产疫情暴发期; 分类号 F326.3 [经济管理—产业经济] F272.92 [经济管理—企业管理] S858.28 [农业科学—临床兽医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法预测母猪产仔数性状被引量：5: 3; 作者李信颉王海燕蒋贝加王超赵志超李长春刘向东; 机构华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室华中农业大学信息学院农业农村部生猪健康养殖重点实验室/广西扬翔股份有限公司; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期63-68,共6页; 基金国家自然科学基金项目(31572375) 中央高校基本科研业务费专项(2662016PY006) +1 种基金华中农业大学大北农青年学者提升专项(2017DBN019)。; 文摘为指导养猪生产者更好地预测母猪的产仔数性状,尽早淘汰繁殖力较差的母猪,提升母猪群体的繁殖潜力,对记录了母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数的生产数据进行处理和描述统计,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪产仔数性状的重要特征如品种、胎次、配种季节等,利用传统回归分析方法(LR)和不同机器学习方法—决策树(decision tree,DT)、K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)对产仔数性状进行回归分析,最后比较机器学习方法与传统回归方法建模的优劣。结果显示,母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数不同回归分析方法的R^2均达到0.71以上(0.71~0.88),体现了特征选择的正确性;在预测母猪总产仔数、产活仔数、健仔数、5日龄仔猪数和1 kg以上仔猪数中SVM模型均显著优于其他机器学习模型(P<0.05)并且要优于传统回归方法,而且在以上模型中预测1 kg以上仔猪数的SVM模型最优。因此,在今后的养猪生产中机器学习方法可能会成为养猪生产者早期选育高繁殖力母猪的一种新途径。; 关键词机器学习模型决策树 K近邻支持向量机母猪产仔数性状; Keywords machine learning model decision tree K-nearest neighbor support vector machine sow litter size trait; 分类号 S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究被引量：2: 4; 作者李喜阳李信颉赵志超李长春刘向东; 机构华中农业大学动物科学技术学院/农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室农业农村部生猪健康养殖重点实验室/广西扬翔股份有限公司; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期221-229,共9页; 基金国家自然科学基金项目(31572375) 分子育种与繁殖新技术研发与推广合作协议(70711818605)。; 文摘为帮助猪场管理者更好地对母猪进行繁殖管理、预测母猪的高低产、及时淘汰低产母猪,收集和整理包含出生场地、分娩栏位、品种和不同胎次、初生窝重信息的3个母猪群体的生产数据集,制定母猪高低产的分类标准,使用R软件中的Boruta包筛选出影响母猪高低产的重要特征,使用4种不同的机器学习方法——逻辑回归(logistic regression,LOG)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)构建母猪高低产的分类模型,并进行决策树视图分析探究影响母猪最高产的相关因素。结果显示:4种机器学习方法构建母猪高产分类模型的分类准确率均在71%左右,最高可达84%,并且发现SVM作为最佳建模方法在所有数据集和不同分类标准下出现的频率最高,其次是LOG和DT。决策树视图显示出生场地、品种和初生窝重是划分最高产母猪的重要叶节点,利用这些特征预测最高产母猪准确率可达73%~82%。以上结果表明在未来的养猪生产中,利用机器学习方法实现母猪高低产的早期预测将会是一个不错的选择。; 关键词机器学习方法精准养猪母猪早期选育决策树随机森林支持向量机繁殖性能产仔数早期预测高繁殖力分类模型; Keywords machine learning methods precision pig raising early breeding of sow decision tree random forest support vector machine reproductive performance early prediction of litter size high fecundity classification model; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名猪场生产管理系统的应用和研究进展被引量：4: 5; 作者马官军刘向东; 机构农业农村部生猪健康养殖重点实验室国家家畜工程技术研究中心; 出处《猪业科学》 2019年第5期122-124,共3页; 基金国家自然科学基金,编号:31572375 中央高校基本科研业务费专项,编号:2662016PY006; 文摘生猪养殖是畜牧产业的重要部分,猪场生产管理系统是养殖生产管理的核心部分之一,是生猪养殖产业发展的重要推动力。产业互联网时代的到来,生猪产业不断发展,现代化、规模化的猪场亦在不断升级,猪场生产管理系统已经历从手工报表时代的基于单个猪场的简单管理系统到基于互联网技术的多猪场管理系统,再到目前的以大数据、物联网等为基础的产业互联网生态系统。不管何种猪场生产管理系统的设计和使用,目的应为我们构建涵盖各个养殖生产环节的数据系统,为养殖生产管理提供更好的服务。当前阶段,不同形式的以产业互联网为基础的生猪产业和猪场管理系统正推动着生猪养殖以及整个产业链的发展,将猪、人、物、料、财务等从农场到餐桌的各个环节整合在一起,给予我们一个大数据时代的猪场管理系统。文章将结合生产数据分析从传统猪场生产管理系统发展进程、基于大数据和产业互联网的猪场生产管理系统的研究进展这两个方面进行综述,旨在为猪场生产管理系统应用和研究提供理论参考。; 关键词猪场生产管理系统数据分析生猪养殖智能养猪; 分类号 S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名品种和胎次对丹系母猪管围的影响: 6; 作者马官军王超叶灯灯刘向东; 机构农业农村部生猪健康养殖重点实验室国家家畜工程技术研究中心; 出处《猪业科学》 2020年第1期108-111,共4页; 基金国家自然科学基金，编号：31572375; 文摘试验旨在研究不同品种、胎次与种母猪管围的关系。选取广西某规模化种猪场1~8胎次的925头丹系母猪进行管围测定,包括杜洛克母猪98头,长白母猪275头,大白母猪552头,并对测定数据进行统计分析。结果表明:品种和胎次对母猪管围均存在极显著影响(P<0.01),且三个品种中,杜洛克母猪管围值明显高于长白母猪和大白母猪,大白母猪和长白母猪管围均值较为接近;杜洛克母猪、长白母猪和大白母猪胎次与管围的可决系数R2分别为0.966、0.8813和0.8986,在不同母猪群体中,1~4胎次的母猪管围随着胎次的增加而快速增长,而在5~8胎次时,长白母猪管围随胎次增加缓慢增长,大白母猪则管围随胎次增长而下调。综上,品种和胎次对母猪的管围存在较大影响,该研究为猪的遗传改良提供了理论参考。; 关键词母猪胎次管围生产肢蹄结实度; Keywords Sow Parity Cannon circumference Production Genetic breeding; 分类号 S828 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	批次化生产母猪生产管理要素	刘向东	《猪业科学》	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	浅谈后非洲猪瘟时代恢复养猪生产的员工队伍建设与组织管理	刘向东段永杰梁璐马官军陈伟李长春	《猪业科学》	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习方法预测母猪产仔数性状	李信颉王海燕蒋贝加王超赵志超李长春刘向东	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于机器学习方法的母猪高低产分类模型研究	李喜阳李信颉赵志超李长春刘向东	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	猪场生产管理系统的应用和研究进展	马官军刘向东	《猪业科学》	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	品种和胎次对丹系母猪管围的影响	马官军王超叶灯灯刘向东	《猪业科学》	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料