Fuzzy system to predict physiological responses of Holstein cows in southeastern Brazil

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Autor(es): dc.creatorMúnera Bedoya, Oscar D.-
Autor(es): dc.creatorYanagi Júnior, Tadayuki-
Autor(es): dc.creatorPires, Maria F. Ávila-
Autor(es): dc.creatorLopes, Marcos Aurélio-
Autor(es): dc.creatorLima, Renato Ribeiro de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:19:59Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:19:59Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-30-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-30-
Data de envio: dc.date.issued2015-03-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/43260-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-06902015000100005-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159176-
Descrição: dc.descriptionBackground: thermal environment exerts a direct influence on animal performance. Environmental factors, in different circumstances, may affect milk production and fertility of animals, compromising the profitability of the activity. Under heat stress conditions dairy cows reduce feed intake and, consequently, milk production. Sweating and panting are some of the mechanisms these animals use to relieve thermal stress. In addition, animals often suffer physiological and behavioral changes caused by heat stress.Objective: the goal of the present study was to develop and evaluate a model based on fuzzy set theory to predict rectal temperature (°C), and respiratory rate (breaths per minute) responses of Holstein cows exposed to different environmental thermal conditions. Methods: the proposed fuzzy model was based on data obtained experimentally (5,884 records) as well as from the literature (792 records) referring to the effect of environmental variables on both physiological responses. Input variables of each record were dry bulb air temperature and relative humidity. Output variables were rectal temperature and respiratory rate. Results: the adjusted model was evaluated for its ability to predict response variables as a function of input variables. The model was able to predict respiration rate with an average standard error of 7.73 and rectal temperature with an average standard error of 0.27. Conclusion: a fuzzy model was developed to predict physiological responses. The error (%) of model prediction for respiration rate and rectal temperature was +/- 12 and 0.5%, respectively.-
Descrição: dc.descriptionAntecedentes: o ambiente térmico exerce uma influencia direta no desempenho animal. Fatores ambientais, em diferentes circunstancias, podem afetar a produção de leite e a fertilidade dos animais, comprometendo assim a rentabilidade da atividade. Sobcondições de estresse por calor, as vacas leiteiras reduzem o seu consumo de alimento e, consequentemente, a sua produção de leite. Sudorese e respiração ofegante são alguns dos mecanismos que estes animais usam para aliviar o estresse térmico. Além destas consequências, os animais com frequência sofrem mudanças fisiológicas e comportamentais causados pelo estresse calórico, causando uma redução na produção de leite. Objetivo: o objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar um modelo baseado na teoria dos conjuntos fuzzy para predizer respostas fisiológicas, temperatura retal e frequência respiratória, de vacas leiteiras de raça holandesa branca e preta, expostas a diferentes condições térmicas ambientais. Métodos: o modelo fuzzy proposto foi baseado em dados obtidos experimentalmente (5,884 registros) bem como da literatura (792 registros), referindo-se à influência das variáveis ambientais sobre essas respostas fisiológicas. Cada registro inclui valores de temperatura de bulbo seco do ar, umidade relativa (variáveis de entrada), temperatura retal e frequência respiratória (variáveis de saída). Resultados: o modelo ajustado foi avaliado para cada variável resposta e prediz estas em função das variáveis de entrada. Este modelo foi capaz de predizer a frequência respiratória com um erro padrão médio de 7,73 e a temperatura retal com um erro padrão médio de 0,27. Conclusão: o modelo fuzzy foi desenvolvido com sucesso para predizer respostas fisiológicas. O modelo foi capaz de predizer frequência respiratória e temperatura retal com erros percentuais de +/- 12 y 0,5%, respectivamente.-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidad de Antioquia (UDeA), Facultad de Ciencias Agrarias-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceRevista Colombiana de Ciencias Pecuarias (RCCP)-
Palavras-chave: dc.subjectAnimal performance-
Palavras-chave: dc.subjectPredictive model-
Palavras-chave: dc.subjectRectal temperature-
Palavras-chave: dc.subjectRespiratory rate-
Palavras-chave: dc.subjectDesempeño animal-
Palavras-chave: dc.subjectFrecuencia respiratoria-
Palavras-chave: dc.subjectModelo predictivo-
Palavras-chave: dc.subjectTemperatura rectal-
Palavras-chave: dc.subjectDesempenho animal-
Palavras-chave: dc.subjectFrequência respiratória-
Palavras-chave: dc.subjectModelo preditivo-
Palavras-chave: dc.subjectTemperatura retal-
Título: dc.titleFuzzy system to predict physiological responses of Holstein cows in southeastern Brazil-
Título: dc.titleSistema difuso para predecir respuestas fisiológicas de vacas Holstein en el sureste de Brasil-
Título: dc.titleSistema fuzzy para predizer respostas fisiológicas de vacas Holstein na região sudeste do Brasil-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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