[发明专利]一种生猪疾病诊疗系统及方法

权利要求书

1.一种生猪疾病诊疗系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征；

诊断模块，用于将所述待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征输入到疾病识别模型中，预测所述待测生猪的疾病，其中，所述疾病识别模型以环境特征和症状特征为样本、以疾病为标签进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，还包括：

治疗模块，用于将所述待测生猪的环境特征、所述待测生猪的症状特征和所述疾病输入到疗方确诊模型中，获取所述待测生猪的诊疗方案，其中，所述疗方确诊模型以环境特征、症状特征、疾病为样本、以诊疗方案为标签进行训练得到。

3.根据权利要求1所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，还包括：

第一训练模块，用于将所述待测生猪的疾病与预设疾病进行比对，若比对结果相同，则将所述待测生猪的环境特征、所述待测生猪的症状特征和所述待测生猪的疾病加入到第一案例库中，所述第一案例库用于对所述疾病识别模型进行训练。

4.根据权利要求2所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，还包括：

第二训练模块，用于将所述待测生猪的诊疗方案与预设诊疗方案进行比对，若比对结果相同，则将所述待测生猪的环境特征、所述待测生猪的症状特征、所述待测生猪的疾病和所述待测生猪的诊疗方案加入到第二案例库中，所述第二案例库用于对所述疗方确诊模型进行训练。

5.根据权利要求1所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，所述疾病识别模型的损失函数为交叉熵损失函数。

6.根据权利要求3所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，所述第一训练模块还用于判断所述疾病识别模型的训练样本数量是否超过预设阈值，若所述疾病识别模型的训练样本数量超过预设阈值，且测试成功率大于预设比例，则认为训练结束。

7.根据权利要求5所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，所述交叉熵损失函数具体公式如下：

其中，y_i表示样本i的针对疾病的标签，正类为1，负类为0，p_i表示样本i针对标签预测为正的概率，N表示样本数量。

8.根据权利要求1所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，所述疾病识别模型的输出层使用Sigmoid作为激励函数。

9.根据权利要求1所述的生猪疾病诊疗系统，其特征在于，所述疾病识别模型的网络隐藏层的激励函数为线性整流函数relu，所述疾病识别模型为keras框架下的全连接网络。

10.一种生猪疾病诊疗方法，其特征在于，包括：

获取待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征；

将所述待测生猪的环境特征和所述待测生猪的症状特征输入到疾病识别模型中，预测所述待测生猪的疾病，其中，所述疾病识别模型以环境特征和症状特征为样本、以疾病为标签进行训练得到。