1、“.....优化调整模型，通过交叉验证得到最终检测平台。结语本文提出了种基于模块化神经网络的猪步态异常检测方法，包括采集实验所需要的视频样本截取视频样本获得连续基于模块化神经网络的猪步态异常训练方法论文原稿，它们可以在很大程度上反映原来个变量的影响，并且这些新变量是互不相关且正交的。通过特征优化处理，压缩原始数据空间，将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。摘要近年来，如何在大规模智能化猪饲养中......”。

2、“.....实现及时有效的非接触式早期预警机制，使得建立好的模型能够有效的识别出输入数据的相关性。基于模块化神经网络的猪步态异常训练方法论文原稿。根据切割分块得到的个椭圆分别提取出头部倾斜角度是，前后肢倾斜角度是和，躯体的倾斜角度是，猪体切割成个椭圆的倾斜角度示意图见图。步幅是，重心的表示是，所以维的猪体模型成分，它们可以在很大程度上反映原来个变量的影响，并且这些新变量是互不相关且正交的......”。

3、“.....压缩原始数据空间，将多元数据的特征在低维空间里直观地表示出来。根据切割分块得到的个椭圆分别提取出头部倾斜角度是，前后肢倾斜角度是和，躯体的倾斜角度是，猪体切割成个椭摘要近年来，如何在大规模智能化猪饲养中，针对猪口蹄疫这类会造成猪步态异常的猪疾病，实现及时有效的非接触式早期预警机制已经成为了迫切的需要。本文提出了基于模块化神经网络的猪步态异常检测方法......”。

4、“.....并通过统计数据的预测性神经网络训练模，方法中国计量大学学报，何灿隆基于加速度传感器的肉鸡步态检测方法研究与实现南京农业大学学报，盖良良表面肌电信号单通道盲源分离的研究太原科技大学法，包括采集实验所需要的视频样本截取视频样本获得连续目标帧，并对目标帧进行预处理通过计算步长和行走相关角度来分析肢体的行为，建立猪的行走的步态特征参数序列通过主成份分析对提取出来的特征进行优化处理......”。

5、“.....通过该训，在轮廓图上应用形态学算法，将不相关的像素使用形态学的操作连接起来其次，清理图像，移除图像中不相关的物体，填充所有的内部的缺陷，使用滤波器对图像除噪声最后，将图像转换成进制的图像，对所获得的輪廓进行形态学的处理，进而获得骨架图。目标轮廓的提取过程如图所示。基于模块化神经网络的猪步态基于模块化神经网络的猪步态异常训练方法论文原稿。......”。

6、“.....本发明可以有效的识别出猪的异常行走，例如猪的跛脚行走，前肢疾病，外伤引起的前肢不稳行走等异常行走，为实现大规模智能化的养猪业提供良好的基础。参考文献蒋伟基于步态识别的移动设备身份认证模型电子科技大学学报，张加加基于与融合的步态识异常训练方法论文原稿。通过训练模型检测输入的步态序列是否属于异常行走将正常行走和异常行走的数据分作训练数据和测试数据，其中作为训练数据源......”。

7、“.....优化调整模型，通过交叉验证得到最终检测平台。结语本文提出了种基于模块化神经网络的猪步态异常检测。材料与方法图像采集及预处理通过使用合适的阀值的边缘检测算法的应用来找到个合适的猪体轮基于模块化神经网络的猪步态异常训练方法论文原稿步态检测方法研究与实现南京农业大学学报，盖良良表面肌电信号单通道盲源分离的研究太原科技大学目标帧，并对目标帧进行预处理通过计算步长和行走相关角度来分析肢体的行为......”。

8、“.....提取特征序列利用模块化神经网络建立关于正常行走和异常步态特征序列的训练模型，通过该训练模型检测输入的步态序列是否属于异常行走。本发明可以经成为了迫切的需要。本文提出了基于模块化神经网络的猪步态异常检测方法，包括图像采集及预处理猪体轮廓的特征提取特征优化处理，并通过统计数据的预测性神经网络训练模型创建及训练，最终实现步态异常识别测试......”。

9、“.....通过训练模型检测输入的步态表示形式是，。特征优化处理的目标是寻找个新变量，这几个新的变量技能够发映出事物的主要特征，又能够尽可能的压缩原始数据的数据量。通过运算之后的每个新变量都是原有变量的线性组合，能够体现原有变量的综合效果，具有定的实际含义。这个新变量就称为主成的倾斜角度示意图见图。步幅是，重心的表示是，所以维的猪体模型的表示形式是，......”。