[0129] AlnX1 +A2nX2+A3nX3+* * * +AmnXm=Yn
[0130] 其中，Q1, Q2，…Qni分别为已有的m种饲料的质量；
[0131] P1, P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
[0132] A11, A12，…Aln ;分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料所包 含的营养物质的数量；
[0133] A21, A22，…A2n ;分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料所包 含的营养物质的数量；
[0134] Aml，Am2，…Amn ;分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料所包 含的营养物质的数量；
[0135] Fn，F12，…Fln ;分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0136] F21,F22，…F2n ;分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0137] Fml，Fm2，…Fmn ;分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0138] Y1, Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需η种营养物质的比例；
[0139] Y为奶牛当日所需饲料量；
[0140] L1, L2, L3，…，Lm分别为m种词料的最低词喂限量；
[0141] HH3,…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
[0142] X1, X2, X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
[0143] S6,采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到基于现有农场资源的当日最 优m种饲料的供应量；
[0144] S7,根据S6计算得到的m种饲料的供应量，使用控制设备智能识别并称量组合，得 到满足需求的混合饲料。
[0145] 如图2所示，本发明还提供一种基于双胞支持向量回归的动态营养配比系统，包 括传感层、数据传输层和数据处理层；
[0146] 所述传感层包括分别固定在各只奶牛上的RFID标签，用于存储该只奶牛的ID ;
[0147] 所述数据传输层为由若干个RFID标签所组成的无线传感网络；
[0148] 所述数据处理层包括以下模块：
[0149] 数据库，用于存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶 牛历史监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史 状态信息和奶牛历史挤奶信息；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配 比；
[0150] 营养需要模型和饲料量估计值预测模型构建模块，用于获得与所述被监测奶 牛ID对应的1天的奶牛历史监测信息，以1天的奶牛历史监测信息作为训练样本集 $= {(xpyi),...，(&y;)}，其中，Xi代表第i天的多维特征输入向量，多维特征输入向量的各维 度特征值具体包括奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息和奶牛历史挤奶信息，作为 营养需要模型的输入变量，分别记为：xi，X2, X3，···，Xn ;
[0151] yi代表第i天的多维特征输出向量，多维特征输出向量的各维度特征值具体包 括饲料量估计值和各营养物质配比，作为营养需要模型的输出变量，分别记为：Y，Yl，Y2， ￥3，《"，￥11;其中，￥为饲料量估计值，￥1，￥2，￥3，《"，￥11代表11类营养物质的配比；
[0152] 采用双胞支持向量回归机对各组{X1，X2，X3，".，Xn ;Y，Yi} (1彡i彡η)进行训 练，构建得到模型fy、Π 、f2、f3,. . .，fn ;其中，模型fy为饲料量估计值预测模型；fl、f2、 f3,. . .，fn分别为η类营养物质的营养需要模型；
[0153] 营养需要配比和饲料量估计值计算模块，用于将当日奶牛生活环境信息、当日奶 牛状态信息以及牛奶期望信息作为所述营养需要模型的输入，最终得到当日所需营养需要 配比，ΒΡΥ1，Υ2，Υ3，...，Υη 的值；
[0154] 还用于将当日奶牛生活环境信息、当日奶牛状态信息以及牛奶期望信息作为所述 饲料量估计值预测模型的输入，最终得到当日所需饲料量Y ;
[0155] 多目标函数和约束条件构建模块，用于构建多目标函数和约束条件；
[0156] 其中，多目标函数为：
[0157] Cost Ulin-P1XfP2XfP3XfPmX m
[0158] Use Imax-A11F11XfA21F21X 2+A31F31X3+…+AmlF mlXm
[0159] UseSmax-A12F12XfA22F 22XfA32F32XfH^Am2Fm2X m
[0160] UseSmax-A13F13XfA23F 23XfA33F33XfH^Am3Fm3X m
[0161] ......
[0162] usenmax=AlnFinXi+A2nF 2nX2+A3nF3nX3+* * * +AninFmnXm
[0163] 约束条件为：
[0164] Li < Xi < Hi (i=l，2，…，m)
[0165] Xi < Qi (i=l，2，…，m)
[0166] X^XJX3+…+Xni=Y
[0167] A11X1+A21X2+A31X 3+··· +AmlXm=Y1
[0168] A12XAA22XdA32XjH^Am2X m-Y2
[0169] A13XjA23XfA33XfH^Am3X m-Y3
[0170] ......
[0171 ] AlnX1 +A2nX2+A3nX3+* * * +AmnXm=Yn
[0172] 其中，QpQ2, -Qni分别为已有的m种饲料的质量；
[0173] P1, P2，…Pm分别为各种饲料的单价；
[0174] A11, A12，…Aln ;分别为第一种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料所包 含的营养物质的数量；
[0175] A21, A22, "·Α2η ;…；分别为第二种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料 所包含的营养物质的数量；
[0176] Aml, Am2，…Amn ;分别为第m种饲料所包含的各营养物质的含量，η为该种饲料所包 含的营养物质的数量；
[0177] Fn，F12，…Fln ;分别为第一种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0178] F21，F22，…F2n ;分别为第二种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0179] Fml，Fm2，…Fmn ;分别为第m种饲料所包含的各营养物质的消化率和利用率，η为该 种饲料所包含的营养物质的数量；
[0180] Y1, Y2，…，Yn分别为奶牛当日所需η种营养物质的比例；
[0181] Y为奶牛当日所需饲料量；
[0182] L1, L2, L3，…，Lm分别为m种词料的最低词喂限量；
[0183] H1, H2, H3，…，Hm分别为m种饲料的最高饲喂限量；
[0184] X1, X2, X3，…，Xm分别为m种饲料当日的供应量，为输出值；
[0185] 最优饲料供应量求解模块，用于采用极大极小值法对所述多目标函数求解，得到 基于现有农场资源的当日最优m种饲料的供应量；
[0186] 智能配料模块，用于根据所述最优饲料供应量求解模块得到的m种饲料的供应 量，使用控制设备智能识别并称量组合，得到满足需求的混合饲料。
[0187] 综上所述，本发明提供的基于双胞支持向量回归的动态营养配比方法和系统，根 据奶牛的基本信息、日采食量和产奶量的不同而适时适量地调配不同的配料，智能得到符 合现有农场资源的最优配比的混合饲料，既实现奶牛的优质、高效生产；同时，还提高了饲 料的利用效率，实现奶牛养殖过程的精细养殖；尤其是能够灵活的提出牛奶成分的要求，进 而改善奶牛的营养需要量。
[0188] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于双胞支持向量回归的动态营养配比方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据库中存储与各只被监测奶牛ID分别对应的奶牛历史监测信息；所述奶牛历史 监测信息包括奶牛基本信息、奶牛历史饲喂信息、奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信 息和奶牛历史挤奶信息；其中，所述奶牛历史饲喂信息包括所饲喂的各营养物质配比； 52, 当需要确定指定被监测奶牛当日所需营养物质配比时，通过读卡器读取固定在所 述指定被监测奶牛上的RFID标签，获得指定被监测奶牛ID;同时，采集当日奶牛生活环境 信息和当日奶牛状态信息； 将所述被监测奶牛ID、所述当日奶牛生活环境信息和当日奶牛状态信息发送到服务 器； 53, 所述服务器读取数据库，获得与所述被监测奶牛ID对应的1天的奶牛历史监测信 息，以1天的奶牛历史监测信息作为训练样本集友=丨(byj..,J&y,》， 其中，Xi代表第i天的多维特征输入向量，多维特征输入向量的各维度特征值具体包括 奶牛历史生活环境信息、奶牛历史状态信息和奶牛历史挤奶信息，作为营养需要模型的输 入变量，分别记为：X1，X2，X3，…，Xn; yi代表第i天的多维特征输出向量，多维特征输出向量的各维度特征值具体包括饲料 量估计值和各营养物质配比，作为营养需要模型的输出变量，分别记为：Y，Yl，Y2,Y3，…， Yn;其中，Y为饲料量估计值，Yl，Y2,Y3，…，Yn代表n类营养物质的配比； 采用双胞支持