【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及動物防疫信息管理，具體為一種動物防疫信息管理系統。
技術介紹
1、傳統的管理方法已難以滿足日益增長的防疫需求，一方面，傳統的信息記錄方式往往采用紙質記錄或簡單的電子表格，這種方式不僅效率低下，而且容易出錯，無法實時更新動物防疫信息，難以為動物防疫提供及時、準確的決策支持。
2、另一方面，隨著物聯網技術的發展，雖然一些動物防疫信息管理系統開始嘗試引入物聯網設備來收集動物健康數據和位置信息，但現有系統對這些數據的處理和分析能力有限，往往只停留在簡單的數據存儲和查詢層面，無法深入挖掘數據的潛在價值，為動物防疫提供更為精準的預測和預警。
3、此外，現有的動物防疫信息管理系統在用戶體驗和交互性方面也存在不足，用戶在學習防疫知識、獲取防疫信息時，往往需要花費大量時間和精力在信息的篩選和整理上，無法快速、準確地獲取所需信息，難以滿足用戶多樣化的需求。
4、因此，針對現有技術的不足和缺點，本專利技術專利提出了一種動物防疫信息管理系統解決上述的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的就是為了彌補現有技術的不足，提供了一種動物防疫信息管理系統，它能夠通過集成移動應用、物聯網、數據存儲與分析、用戶交互及管理與維護多模塊，實現了動物健康數據、位置信息和疫苗接種記錄的綜合管理，不僅提供實時數據查看、錄入與修改功能，還通過數據分析和預測為防疫工作提供決策支持，用戶交互模塊和學習資料庫增強了用戶的防疫知識和技能，而管理與維護模塊則確保了系統的穩定運行和數據安全
2、本專利技術為解決上述技術問題，提供如下技術方案：一種動物防疫信息管理系統，該系統包括以下組成部分：
3、移動應用模塊：為養殖戶、獸醫和防疫人員提供操作界面，支持實時查看動物的健康數據、位置信息和疫苗接種記錄，允許用戶進行數據的錄入、修改和查詢；
4、物聯網模塊：通過物聯網設備，自動收集動物的健康數據和位置信息，將這些數據實時上傳至該模塊，負責設備的連接管理、確保數據采集的準確性和實時性保障；
5、數據存儲與分析模塊：負責存儲和管理上傳的數據，并且還具備數據分析功能，根據歷史數據和實時數據對動物的健康狀況進行預測和預警，為防疫工作提供決策支持；
6、用戶交互模塊：提供交互式的學習資料和在線支持服務，幫助用戶提高防疫知識和技能，還提供在線支持服務，解答用戶在防疫過程中遇到的問題；
7、管理與維護模塊：設計靈活的權限管理系統，確保數據安全和隱私保護，實現監控和日志記錄功能，便于問題排查和性能優化，提供遠程更新和維護功能，能夠持續適應新的業務需求和技術發展。
8、進一步地，所述移動應用模塊提供簡潔直觀的用戶界面，確保用戶能夠輕松上手，根據用戶角色分配不同的權限，從多個傳感器收集數據，實時聚合到統一的健康指標中，使用gps功能實時追蹤動物的位置信息，基于動物的疫苗接種歷史和推薦的接種時間表，應用會提醒用戶何時進行下一次接種，確保動物按時接種疫苗，在數據錄入時，使用正則表達式方法來驗證數據的完整性和準確性，用聚類分析來分析動物的健康數據和位置信息，為養殖戶、獸醫和防疫人員提供有價值的洞察，當檢測到動物健康數據異常或位置信息異常時，自動發送告警通知給相關人員。
9、更進一步地，所述物聯網模塊使用設備唯一標識符和認證機制來識別和認證接入的設備，定期檢測設備的連接狀態在多個物聯網設備同時上傳數據時，使用負載均衡算法來分配服務器的負載，確保系統的穩定性和性能，對于來自多個傳感器或設備的數據，使用數據融合算法對數據進行整合和優化，提高數據的準確性和可靠性，對于每個設備利用z-score檢測并排除異常值，確保采集到的數據具有代表性，在數據傳輸過程中，使用加密算法對數據進行加密，確保數據在傳輸過程中的安全性。
10、更進一步地，所述利用z-score檢測并排除異常值，對于每個傳感器提供的數據集計算其均值，均值的數學表達式為：，其中：是第i個數據點，n是數據點的總數，計算數據集的標準差，標準差表示數據點的離散程度，標準差的數學表達式為：，計算其z-score，z-score表示數據點相對于均值的距離，z-score的數學表達式為：，其中：是第i個數據點的z-score、是該數據點的值、是均值、s是標準差，根據歷史數據設定一個閾值來定義哪些z-score值是異常的，對于每個數據點的z-score，檢查其是否超出了設定的閾值，對于異常值進行插值處理。
11、更進一步地，所述數據存儲與分析模塊根據數據的類型、規模和訪問頻率使用關系型數據庫對數據儲存，通過對原始數據進行壓縮達到節省存儲空間的目的，設計并實現數據備份和恢復策略，以防止數據丟失，將數據轉換為統一的格式和單位，以便于后續分析，利用線性回歸分析來挖掘數據的內在規律，應用決策樹訓練預測模型，基于歷史數據對動物的健康狀況進行預測，并提供預警，設定健康指標的閾值，當預測值超過這些閾值時，觸發預警機制，構建預警系統，將預警信息以短信、郵件、app推送方式通知相關人員。
12、更進一步地，所述基于健康指標和能影響健康的環境因素選擇線性回歸分析兩者關系，選擇與動物健康指標密切相關的環境因素作為自變量，從數據存儲模塊中獲取相關的數據集，對數據進行預處理和標準化，線性回歸模型的數學表達式為：，其中：是健康指標、是自變量影響因素、是回歸系數、是誤差項，使用最小二乘法算法估計模型的參數，評估模型的擬合優度，利用線性回歸模型進行預測，并解釋變量之間的關系，使用樣本數據計算檢驗統計量的實際值，根據選擇的顯著性水平確定臨界值，根據檢驗統計量的值和臨界值，判斷零假設是否成立，并給出相應的結論。
13、更進一步地，所述應用決策樹訓練預測模型，基于歷史數據對動物的健康狀況進行預測，選擇與動物健康狀況相關的特征，對數據進行預處理和標準化將數據分為訓練集和測試集，遍歷每個特征，計算其信息增益，信息增益率來選擇最佳分裂屬性，信息增益公式：，其中：是訓練數據集、是某個特征、values是的所有可能取值、是中的樣本子集、和分別表示和的樣本數量，entropy是的熵，熵的計算公式：，其中：是類別的數量，是第個類別在中出現的概率，對每個子節點重復上述過程，直到子節點包含的樣本數少于預定閾值，為了防止過擬合，可以對決策樹進行剪枝，使用測試集計算準確率對決策樹模型進行評估，使用訓練好的決策樹模型對新的動物健康數據進行預測。
14、更進一步地，所述用戶交互模塊，用戶進入系統后，可以看到各類防疫學習資料的列表或分類，根據自己的需求選擇視頻教程、圖文教程、在線課程，系統根據用戶的選擇，展示相應的學習資料內容，通過分析用戶的學習歷史、興趣偏好，使用余弦相似度為用戶推薦相關的防疫知識和學習資料，利用nlp技術對用戶提出的問題進行解析，理解其意圖和關鍵詞，構建防疫領域的知識圖譜，存儲相關的知識、問題和答案，為智能問答提供支持，根據問題類型和關鍵詞，從知識圖譜中檢索匹配的答案或生成相應的回復。
15、更進一步地，所本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于處理大量數據的數據處理系統，其特征在于，該系統包括以下組成部分：
2.根據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述移動應用模塊提供簡潔直觀的用戶界面，確保用戶能夠輕松上手，根據用戶角色分配不同的權限，從多個傳感器收集數據，實時聚合到統一的健康指標中，使用GPS功能實時追蹤動物的位置信息，基于動物的疫苗接種歷史和推薦的接種時間表，應用會提醒用戶何時進行下一次接種，確保動物按時接種疫苗，在數據錄入時，使用正則表達式方法來驗證數據的完整性和準確性，用聚類分析來分析動物的健康數據和位置信息，為養殖戶、獸醫和防疫人員提供有價值的洞察，當檢測到動物健康數據異常或位置信息異常時，自動發送告警通知給相關人員。
3.據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述物聯網模塊使用設備唯一標識符和認證機制來識別和認證接入的設備，定期檢測設備的連接狀態在多個物聯網設備同時上傳數據時，使用負載均衡算法來分配服務器的負載，確保系統的穩定性和性能，對于來自多個傳感器或設備的數據，使用數據融合算法對數據進行整合和優化，提高數據的準確性和可靠性，對
4.根據權利要求3所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述利用Z-score檢測并排除異常值，對于每個傳感器提供的數據集計算其均值，均值的數學表達式為：，其中：是第i個數據點，n是數據點的總數，計算數據集的標準差，標準差表示數據點的離散程度，標準差的數學表達式為：，計算其Z-score，Z-score表示數據點相對于均值的距離，Z-score的數學表達式為：，其中：是第i個數據點的Z-score、是該數據點的值、是均值、s是標準差，根據歷史數據設定一個閾值來定義哪些Z-score值是異常的，對于每個數據點的Z-score，檢查其是否超出了設定的閾值，對于異常值進行插值處理。
5.根據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述數據存儲與分析模塊根據數據的類型、規模和訪問頻率使用關系型數據庫對數據儲存，通過對原始數據進行壓縮達到節省存儲空間的目的，設計并實現數據備份和恢復策略，以防止數據丟失，將數據轉換為統一的格式和單位，以便于后續分析，利用線性回歸分析來挖掘數據的內在規律，應用決策樹訓練預測模型，基于歷史數據對動物的健康狀況進行預測，并提供預警，設定健康指標的閾值，當預測值超過這些閾值時，觸發預警機制，構建預警系統，將預警信息以短信、郵件、APP推送方式通知相關人員。
6.根據權利要求5所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述基于健康指標和能影響健康的環境因素選擇線性回歸分析兩者關系，選擇與動物健康指標密切相關的環境因素作為自變量，從數據存儲模塊中獲取相關的數據集，對數據進行預處理和標準化，線性回歸模型的數學表達式為：，其中：是健康指標、是自變量影響因素、是回歸系數、是誤差項，使用最小二乘法算法估計模型的參數，評估模型的擬合優度，利用線性回歸模型進行預測，并解釋變量之間的關系，使用樣本數據計算檢驗統計量的實際值，根據選擇的顯著性水平確定臨界值，根據檢驗統計量的值和臨界值，判斷零假設是否成立，并給出相應的結論。
7.根據權利要求5所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述應用決策樹訓練預測模型，基于歷史數據對動物的健康狀況進行預測，選擇與動物健康狀況相關的特征，對數據進行預處理和標準化將數據分為訓練集和測試集，遍歷每個特征，計算其信息增益，信息增益率來選擇最佳分裂屬性，信息增益公式：，其中：是訓練數據集、是某個特征、Values是的所有可能取值、是中的樣本子集、和分別表示和的樣本數量、Entropy是的熵，熵的計算公式：，其中：是類別的數量，是第個類別在中出現的概率，對每個子節點重復上述過程，直到子節點包含的樣本數少于預定閾值，為了防止過擬合，可以對決策樹進行剪枝，使用測試集計算準確率對決策樹模型進行評估，使用訓練好的決策樹模型對新的動物健康數據進行預測。
8.根據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述用戶交互模塊，用戶進入系統后，可以看到各類防疫學習資料的列表或分類，根據自己的需求選擇視頻教程、圖文教程、在線課程，系統根據用戶的選擇，展示相應的學習資料內容，通過分析用戶的學習歷史、興趣偏好，使用余弦相似度為用戶推薦相關的防疫知識和學習資料，利用NLP技術對用戶提出的問題進行解析，理解其意圖和關鍵詞，構建防疫領域的知識圖譜，存儲相關的知識、問題和答案，為智能問答提供支持，根據問題類型和...
【技術特征摘要】
1.一種用于處理大量數據的數據處理系統，其特征在于，該系統包括以下組成部分：
2.根據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述移動應用模塊提供簡潔直觀的用戶界面，確保用戶能夠輕松上手，根據用戶角色分配不同的權限，從多個傳感器收集數據，實時聚合到統一的健康指標中，使用gps功能實時追蹤動物的位置信息，基于動物的疫苗接種歷史和推薦的接種時間表，應用會提醒用戶何時進行下一次接種，確保動物按時接種疫苗，在數據錄入時，使用正則表達式方法來驗證數據的完整性和準確性，用聚類分析來分析動物的健康數據和位置信息，為養殖戶、獸醫和防疫人員提供有價值的洞察，當檢測到動物健康數據異常或位置信息異常時，自動發送告警通知給相關人員。
3.據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述物聯網模塊使用設備唯一標識符和認證機制來識別和認證接入的設備，定期檢測設備的連接狀態在多個物聯網設備同時上傳數據時，使用負載均衡算法來分配服務器的負載，確保系統的穩定性和性能，對于來自多個傳感器或設備的數據，使用數據融合算法對數據進行整合和優化，提高數據的準確性和可靠性，對于每個設備利用z-score檢測并排除異常值，確保采集到的數據具有代表性，在數據傳輸過程中，使用加密算法對數據進行加密，確保數據在傳輸過程中的安全性。
4.根據權利要求3所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述利用z-score檢測并排除異常值，對于每個傳感器提供的數據集計算其均值，均值的數學表達式為：，其中：是第i個數據點，n是數據點的總數，計算數據集的標準差，標準差表示數據點的離散程度，標準差的數學表達式為：，計算其z-score，z-score表示數據點相對于均值的距離，z-score的數學表達式為：，其中：是第i個數據點的z-score、是該數據點的值、是均值、s是標準差，根據歷史數據設定一個閾值來定義哪些z-score值是異常的，對于每個數據點的z-score，檢查其是否超出了設定的閾值，對于異常值進行插值處理。
5.根據權利要求1所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述數據存儲與分析模塊根據數據的類型、規模和訪問頻率使用關系型數據庫對數據儲存，通過對原始數據進行壓縮達到節省存儲空間的目的，設計并實現數據備份和恢復策略，以防止數據丟失，將數據轉換為統一的格式和單位，以便于后續分析，利用線性回歸分析來挖掘數據的內在規律，應用決策樹訓練預測模型，基于歷史數據對動物的健康狀況進行預測，并提供預警，設定健康指標的閾值，當預測值超過這些閾值時，觸發預警機制，構建預警系統，將預警信息以短信、郵件、app推送方式通知相關人員。
6.根據權利要求5所述的一種動物防疫信息管理系統，其特征在于，所述基于健康指標和能影響健康的環境因素選擇線性回歸分析兩者關系，選擇與動物健康指標密切相關的環境因素作為自變量，從數據存儲模塊中獲取相關的數據集，對數據進行預處理和標準化，線性回歸模型的數學表達式為：，其中：是健康指標、是自變量影響因素、是回歸系數、是誤差項，使...
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