基于物联网的宠物喂养方法及系统
专利汇可以提供基于物联网的宠物喂养方法及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于 物联网 的宠物喂养方法及系统，其中的包括：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳 频率 、呼吸频率、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至 服务器 ；其中，喂食类型和喂食量构成决策变量；在服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；利用MOPSO 算法 对宠物喂养模型进行优化，获得决策变量的一组最优解；将决策变量的该组最优解作为宠物的推荐决策X*通过服务器下发至用户的终端设备进行显示；用户根据终端设备显示的推荐决策X*喂食宠物。利用本发明能够确定最优的宠物喂养方案，为宠物营造了更好的生活环境。，下面是基于物联网的宠物喂养方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于物联网的宠物喂养方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、呼吸频率、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，所述喂食类型和所述喂食量构成决策变量；
步骤S2：在所述服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；
步骤S3：利用MOPSO算法对所述宠物喂养模型进行优化，获得所述决策变量的一组最优解；
步骤S4：将所述决策变量的该组最优解作为所述宠物的推荐决策X*通过所述服务器下发至用户的终端设备进行显示；
步骤S5：所述用户根据所述终端设备显示的推荐决策X*喂食所述宠物。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的宠物喂养方法，其特征在于，所述宠物喂养模型中Xk＝[xk1,xk2,L,xkM] (k＝1,2,L,S)为输入样本，S为训练样本的个数，WMI(g)为第g次迭代时输入层M与隐层I之间的权值矢量，WJP(g)为第g次迭代时隐层J与输出层P之间的权值矢量，WJC(g)为第g次迭代时隐层J与承接层C之间的权值矢量，Yk(g)＝[yk1(g),yk2(g),L,ykP(g)] (k＝1,2,L,S)为第g次迭代时的实际输出，dk＝[dk1,dk2,L,dkP] (k＝1,2,L,S)为期望输出；以及，
建立所述宠物喂养模型的步骤包括：
步骤S21：初始化，设迭代次数g初值为0，分别赋给WMI(0)、WJP(0)、WJC(0)一个(0,1)区间的随机值；
步骤S22：随机输入样本Xk；
步骤S23：对输入样本Xk，前向计算所述Elman神经网络每层神经元的实际输出Yk(g)；
步骤S24：根据期望输出dk和实际输出Yk(g)，计算误差E(g)；
步骤S25：判断误差E(g)是否小于预设的误差值，如果大于或等于，进入步骤S26，如果小于，则进入步骤S29；
步骤S26：判断迭代次数g+1是否大于最大迭代次数，如果大于，进入步骤S29，否则，进入步骤S27；
步骤S27：对输入样本Xk反向计算所述Elman神经网络每层神经元的局部梯度δ；
步骤S28：计算权值修正量ΔW，并修正权值；令g＝g+1，跳转至步骤S23；
其中，ΔWij＝η·δij，η为学习效率；Wij(g+1)＝Wij(g)+ΔWij(g)；
步骤S29：判断是否完成所有样本的训练；如果是，完成建模；如果否，跳转至步骤S22。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的宠物喂养方法，其特征在于，利用MOPSO算法对所述宠物喂养模型进行优化的步骤，包括：
步骤S31：初始化所述宠物喂养模型参数，所述参数包括种群规模R、最大迭代次数T、随机生成n个粒子x1,x2，L,xn、加速因子c1和c2；其中c1，为粒子向个体极值移动的加速权重，c2为粒子向全局最优值移动的加速权重，令存档集Q为空；
步骤S32：计算所述种群中每个粒子的适应度pi和个体最优适应度
步骤S33：将所述种群中每个粒子的适应度pi和个体最优适应度 进行比较，如果所述适应度pi支配所述个体最优适应度 将所述适应度pi代替所述个体最优适应度 否则，保留原有的个体最优适应度
步骤S34：将种群中所有非支配的粒子加入所述存档集Q，并删除所述种群中被支配的粒子；
步骤S35：利用拥挤机制和禁忌算法在所述存档集Q中选择一个粒子作为全局最优值；
步骤S36：更新粒子自身的速度和位置；
其中，粒子的速度更新公式为：
粒子的位置更新公式为：
步骤S37：判断迭代次数是否达到所述最大迭代次数T，如果是，则输出当前全局最优解，否则，循环步骤S32-步骤S36，直到迭代次数达到所述最大迭代次数T为止。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于物联网的宠物喂养方法，其特征在于，利用温度传感器采集所述宠物的体温；
利用心率传感器采集所述宠物的心跳频率；
利用呼吸频率传感器采集所述宠物的呼吸频率；
利用计步器采集所述宠物的活动量；
利用摄像头采集所述宠物在当前时刻的面部特征，并将图像信息转换成数字信号；以及，
利用采样电路分别与所述温度传感器、所述心率传感器、所述呼吸频率传感器、所述计步器进行连接，并将所述温度传感器、所述心率传感器、所述呼吸频率传感器、所述计步器分别采集到的宠物的体温、心跳频率、呼吸频率、活动量转换成数字信号。
5.一种基于物联网的宠物喂养系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于采集宠物的种类、性别、年龄、心跳频率、血压、体温、活动量、喂食类型、喂食量，当前图像、当前体重构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，所述喂食类型和所述喂食量构成决策变量；
宠物喂养模型建立单元，用于在所述服务器内利用Elman神经网络建立影响因素矩阵X与宠物健康指数之间的复杂非线性关系，获得宠物喂养模型；
决策变量最优解获取单元，用于利用MOPSO算法对所述宠物喂养模型进行优化，获得所述决策变量的一组最优解，并作为所述宠物的推荐决策X*；
推荐决策下发单元，用于通过所述服务器将所述宠物的推荐决策X*下发至用户的终端设备进行显示。
基于物联网的宠物喂养方法及系统
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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