İneklerde bulanık mantık modeli ile hareketlilik ölçüsünden yararlanılarak kızgınlığın tespiti

Bu çalışmada, hareket özelliği (zayıf, orta ve yüksek), ineğin hareketli olup olmaması (az hareketli, orta hareketli ve çok hareketli) ve son kızgınlıktan sonra geçen süre (kısa, normal, normalden uzun ve uzun) özellikleri bulanık mantık modeli ile birlikte kullanılarak kızgınlığın teşhisinin doğru bir şekilde tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın hayvan materyalini özel bir işletmede yetiştirilen farklı yaşlardaki 117 baş siyah alaca ırkı inek oluşturmuştur. Hareket özelliği (HÖ) her bir ineğin ön sol ayağına bağlanmış olan pedometre ile ölçülmüştür. Son kızgınlıktan sonra geçen süre (SKSGS) parametresi ise önceki tohumlamalar ve kızgınlıklar hakkındaki bilgileri de içermektedir. İnek tipi (İT) olarak adlandırılan, ineğin hareketli olup olmamasına göre kesin bir giriş verisi de kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, bulanık mantık sistemi kullanıldığında kızgınlıkta olan ineklerin %98.0 gibi oldukça yüksek sayılabilecek bir oranda tespit edildiği belirtilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

sığır, hayvan davranışları, doğruluk, istatistiksel analizler, kızgınlık, kızgınlık dönemi, hareket, metodoloji, matematiksel modeller, tohumlama, saptama, süt sığırı, inek, sığır yetiştiriciliği

Oestrus detection by fuzzy logic model using trait activity in cows

The aim of this study was the accurately oestrus detection of cows by fuzzy logic model, where the traits activity, movement behavior of cows and period since last oestrus was used simultaneously. The animal material of the study formed the 117 Holstein cows in different ages grown up in private farm. The trait activity was measured by pedometer, which were attached at the left foreleg of each cow. The trait period since last oestrus include information about previous inseminations and oestrus cases. It was also used the certain input named cow’s type which determined the cow’s movement behavior. As the result of the study, the rate of the detection of cows in oestrus by using fuzzy logic system was considerable quite high as 98.0% was determined.

Keywords:

cattle, animal behaviour, accuracy, statistical analysis, oestrus, oestrous cycle, movement, methodology, mathematical models, insemination, detection, dairy cattle, cows, cattle farming,

PDF

___

1. Bearden HJ, Fuquay JW, Willard ST: Applied animal reproduction. Prentice Hall, New Jersey, 2004.
2. Sönmez M, Bülbül B: The effect of various doses of hCG on Induction of ovulation in mares. Ind Vet J, 84, 712-714, 2007.
3. Sarıbay MK, Erdem H: İneklerde gözlem yöntemi ile östrüs tespiti. Vet Hek Der Derg, 79 (3): 43-50, 2008.
4. Çoyan K, Aksoy M: Östrus tespitinde kullanılan pratik yöntemler. Hay Arş Derg, 2 (2): 53-54, 1992.
5. López-Gatiusa F, Santolariab P, Mundeta I, Yánizb JL: Walking activity at estrus and subsequent fertility in dairy cows. Theriogenology, 63 (5): 1419-1429, 2005.
6. Kiddy CA: Variation in physical activity as an indication of estrus in dairy cows. J Dairy Sci, 60 (2): 235-243, 1977.
7. Memmedova N, Keskin İ: Hayvancılıkta bulanık mantık (Fuzzy Logic) uygulamaları. Selcuk J Agric and Food Sci, 23 (47): 89-95, 2009.
8. Firk R, Stamer E, Junge W, Krieter J: Automation of oestrus detection in dairy cows: A review. Livest Prod Sci, 75 (3): 219-232, 2002.
9. Arney DR, Kitwood SE, Phillips CJC: The increase in activity during oestrus in dairy cows. Appl Anim Behav Sci, 40 (3): 211-218, 1994.
10. Eradus WJ, Scholten H, Udink Ten Cate AJ: Oestrus detection in dairy cattle using a fuzzy inference system. IFAC Applications and Ergonomics in Agriculture, Athens, Greece, 14-17 June 1998.
11. Schofield SA, Phillips CJC, Owens AR: Variation in milk production, activity rate and electrical impedance of cervical mucus over the oestrus period of dairy cows. Anim Reprod Sci, 24 (3-4): 231-248, 1991.
12. Maatje K, de Mol RM, Rossing W: Cows status monitoring (health and oestrus) using detection sensors. Comput Electron Agric, 16 (3): 245-254, 1997.
13. Firk R, Stamer E, Junge W, Krieter J: Improving oestrus detection by combination of activity measurements with information about previous oestrus cases. Livest Prod Sci, 82 (1): 97-103, 2003.
14. de Mol RM, Kroeze GH, Achten JMFH, Maatje K, Rossing W: Results of a multivariate approach to automated oestrus and mastitis detection. Livest Prod Sci, 48 (3): 219-227, 1997.
15. de Mol RM, Woldt WE: Application of fuzzy logic in automated cow status monitoring. J Dairy Sci, 84 (2): 400-410, 2001.
16. Ferreira L, Yanagi-Jr T, Nããs IA, Lopes MA: Development of a decision making system using Fuzzy Logic to predict estrus in dairy cows. Agricultural Engineering International: The CIGR Ejournal. Manuscript IT 06 004. Vol. IX. September, 2007.
17. Sivanandam SN, Sumathi S, Deepa SN: Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB. Springer, 2007.
18. Brunassi LDA, Moura DJD, Nääs IDA, Vale MMD, Souza SRLD, Lima, KAOD, Carvalho TMRD, Bueno LGDF: Improving detection of dairy cow estrus using Fuzzy Logic. Sci Agric, 67 (5): 503-509, 2010.
19. Kılıçarslan MR, Ekinci H, Konuk CS, Kırşan İ, Gürbulak K, Şenünver A: Cloprostenol ile senkronize edilen ineklerde ovulasyonların B-Mode ultrasoografi ile saptanması. Kafkas Univ Vet Fak Derg, 3 (1): 25-32, 1997.