[发明专利]蛋鸡疾病的自助诊断方法及其系统开发方法在审

专利信息
申请号: 202010967210.3 申请日: 2020-09-15
公开(公告)号: CN112120669A 公开(公告)日: 2020-12-25
发明(设计)人: 黄秀英;毛东有;邢千旺;李伟;贾立才;马源;李林海;苏丹;李本胜;曾帅;张义冉;卢国强;杜宝兰;李秀华;王志强 申请(专利权)人: 北京市华都峪口禽业有限责任公司
主分类号: A61B5/00 分类号: A61B5/00;A61B5/01
代理公司: 北京汇智英财专利代理事务所(普通合伙) 11301 代理人: 何佳
地址: 101206 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 蛋鸡 疾病 自助 诊断 方法 及其 系统 开发
【权利要求书】:

1.一种蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤S1:收集蛋鸡目前所存在的疾病的症状,按照不同的分类逻辑将疾病症状分为三类,三大类均涉及所有的疾病症状;

步骤S2:对每种疾病所涉及的症状进行标记,按照各症状对相应疾病的影响程度,将每种疾病所涉及的症状分为五级,其中,各级症状的设立标准分别如下:

一级症状:只要出现这个症状就确定是这个病;

二级症状:若干个症状组合在一起能够确定为这个病;

三级症状:症状和症状组合在一起不能确定这个病;

四级症状:相关的症状对判断当前的疾病参考意义不大;

五级症状:相关的症状对判断当前的疾病参考意义不大,仅涉及蛋鸡产蛋率、死淘率、发病日龄以及发病季节指标;

步骤S3:对于每种疾病,从步骤S2中的各级症状中随机抽取5种至7种不同症状进行组合;

步骤S4:判断每种疾病对应的所有症状组合下的发病概率;

步骤S5:将步骤S4所获得的所有症状组合、对应的疾病种类及发病概率输入计算机标准数据库,并由计算机对判定结果进行学习;

步骤S6:计算机对比养鸡用户输入的症状及标准数据库,输出相应蛋鸡可能发生的疾病及发病概率。

2.如权利要求1所述的蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,

所述步骤S1中,按照不同的分类逻辑将疾病症状分为一类症状、二类症状及三类症状,其中,相应症状分类由一类至三类其分类渐细:

一类症状为大分类,涉及发病情况、粪便异常、行为异常、呼吸异常、解剖症状、生产性能变化、体温情况、外观症状以及其它情况异常;

二类症状为对应一类症状的进一步细化,将一类症状所涉及的九种症状变化进一步细化为30种以上的症状;

三类症状为对应二类症状的进一步细化,将二类症状所涉及的症状变化进一步细化为600种以上的症状。

3.如权利要求2所述的蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,所述步骤S2中,二类症状包括但不限于:发病情况-发病因素、发病情况-既往病史、粪便异常-粪便颜色、行为异常-动作、行为异常-行为、呼吸异常-呼吸变化、解剖症状-呼吸系统、解剖症状-泌尿系统、解剖症状-生殖系统、解剖症状-消化系统-肠、解剖症状-消化系统-胃、解剖症状-消化系统-其它、解剖症状-循环及免疫系统、解剖症状-运动被皮及神经系统、生产性能变化-产蛋率变化、生产性能变化-蛋壳及蛋色、生产性能变化-蛋形及内容物、生产性能变化-鸡群死淘、生产性能变化-体重、体温情况-体温变化、外观症状-鼻子、外观症状-喙、外观症状-鸡冠肉髯、外观症状-脸部、外观症状-全身及羽毛、外观症状-嗉囊、外观症状-头或颈部、外观症状-腿部、外观症状-胸部腹部、外观症状-眼部、其它情况异常-发病季节、其它情况异常-发病日龄、其它情况异常-实验室-病原学、其它情况异常-实验室-血清学。

4.如权利要求1所述的蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,所述步骤S2中,共对35-45种蛋鸡疾病的所涉及的症状进行分级。

5.如权利要求4所述的蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,所述步骤S3中,对蛋鸡所涉及到的所有疾病,所随机抽取的5种至7种不同症状的组合数量,共计1000万以上。

6.如权利要求4所述的蛋鸡疾病的自助诊断方法,其特征在于,所述步骤S3中,所进行症状分级时,共涉及35-45种疾病,所有疾病的症状累积叠加1300-1400个。

7.一种蛋鸡疾病自助诊断系统开发方法,其特征在于:包括如下步骤:

步骤S1:收集蛋鸡目前所存在的疾病的症状,按照不同的分类逻辑将疾病症状分为三类,三大类均涉及所有的疾病症状;

步骤S2:对每种疾病所涉及的症状进行标记,按照各症状对相应疾病的影响程度,将每种疾病所涉及的症状分为五级,其中,各级症状的设立标准分别如下:

一级症状:只要出现这个症状就确定是这个病;

二级症状:若干个症状组合在一起能够确定为这个病;

三级症状:症状和症状组合在一起不能确定这个病;

四级症状:相关的症状对判断当前的疾病参考意义不大;

五级症状:相关的症状对判断当前的疾病参考意义不大,仅涉及蛋鸡产蛋率、死淘率、发病日龄以及发病季节指标;

步骤S3:对于每种疾病,从步骤S2中的各级症状中随机抽取5种至7种不同症状进行组合;

步骤S4:判断每种疾病对应的所有症状组合下的发病概率;

步骤S5:将步骤S4所获得的所有症状组合、对应的疾病种类及发病概率输入计算机标准数据库,并由计算机对判定结果进行学习。

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