AI赋能养猪业:机器学习提前预警猪病,未来兽医离不开人工智能
本文探讨人工智能(AI)与机器学习(ML)在现代兽医学,特别是猪病管理中的前沿应用。基于两个真实生产系统(A与B)的实证研究,系统评估了逻辑回归、随机森林、梯度提升、支持向量机、决策树及神经网络(自动编码器MLP)等六类模型在预测PRRSV、PEDV、MHP和IAV-S感染方面的性能;重点揭示生产数据、气象因子、生物安全操作(如员工出入点、尸体处理)及猪只移动数据的关键预测价值,并提出解决数据稀缺与分布偏移问题的有效策略。模型在系统A达85%平衡准确率(全局趋势推断),系统B对特定病原体预测准确率达58–