![](/images/graphics-bg.png)
Application of the Support Vector Machine to Predict Subclinical Mastitis in Dairy Cattle
المؤلفون المشاركون
Mammadova, Nazira
Keskin, İsmail
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This study presented a potentially useful alternative approach to ascertain the presence of subclinical and clinical mastitis in dairy cows using support vector machine (SVM) techniques.
The proposed method detected mastitis in a cross-sectional representative sample of Holstein dairy cattle milked using an automatic milking system.
The study used such suspected indicators of mastitis as lactation rank, milk yield, electrical conductivity, average milking duration, and control season as input data.
The output variable was somatic cell counts obtained from milk samples collected monthly throughout the 15 months of the control period.
Cattle were judged to be healthy or infected based on those somatic cell counts.
This study undertook a detailed scrutiny of the SVM methodology, constructing and examining a model which showed 89% sensitivity, 92% specificity, and 50% error in mastitis detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mammadova, Nazira& Keskin, İsmail. 2013. Application of the Support Vector Machine to Predict Subclinical Mastitis in Dairy Cattle. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033097
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mammadova, Nazira& Keskin, İsmail. Application of the Support Vector Machine to Predict Subclinical Mastitis in Dairy Cattle. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033097
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mammadova, Nazira& Keskin, İsmail. Application of the Support Vector Machine to Predict Subclinical Mastitis in Dairy Cattle. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033097
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1033097
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)