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模糊数学在畜牧业中的应用
摘要从动物营养与饲料、动物遗传育种、草业科学、动物疾病诊断等方面综述模糊数学在畜牧业的应用。
关键词模糊数学;畜牧业;应用中图分类号
模糊数学诞生于1964年,近几十年来发展迅速,现在已经广泛渗透到各个学科、各个领域,在科学研究中取得了巨大的成效。近几年来,对畜牧业的研究越来越深入,在畜牧业研究过程中,有许多研究难以仅靠“量”的分析来完成,而模糊数学采用模糊的手段达到精确的目的,能够很好地解决这些问题,特别是目前计算机技术的迅猛发展,让模糊数学的作用更显突出,因此,将模糊数学很好地应用于畜牧业中,将会对畜牧业的发展起到很大的推动作用。笔者从以下几个方面阐述模糊数学在畜牧业中的应用。1在动物营养与饲料中的应用饲料配方设计近20多年来,我国的饲料工业快速发展,其中饲料配方的制定至关重要,而饲料配方的制定基于动物营养学、饲料学、应用数学和计算机技术。
目前,关于饲料配方制定的方法主要有线性规划法[1]、目标规划法[2],随机规划法[3]等。但这几种方法都存在缺点,线性规划法只能解决不变常数的问题,其约束条件是硬性的;目标规划法设计配方必须经过多次调整才能得到满意的结果;随机规划法要求已知各随机矩阵的概率分布,一般饲料厂无法做到。另外,不同种类、品种、年龄、生长环境等的畜禽对营养的需求不尽相同,即畜禽对营养的需求具有一定的模糊性。因此,利用模糊决策法制定饲料配方,能更科学地结合动物的生长特点,更好地模拟配方调整过程,解决配方调整难的问题,此外,模糊决策法具有很大的灵活性和实用性,非常适合我国的饲料工业状况。目前,已利用模糊线性规划法开发出饲料配方软件[4]。曾新乐等[5]把线性逐步进行法与模糊多目标决策法结合起来,提出了一种求解多目标问题的交互作用法。陶琳丽等[6]以饲养标准满足、饲料配方成本降低、营养平衡3个方面为依据建立模糊综合评判模型,对饲料配方进行综合评判,得到了满意的结果。1.2饲料产品等级评价目前,市场上饲料品种繁多,对饲料产品的评价指标也很多,包括营养评价、感官评价和卫生评价等,但对饲料评价没有具体的标准,许多评价大多是定性的评价,评价结果仅仅分为合格和不合格,也可能存在主观误差。
对于饲料生产企业来说,如果能将饲料产品分等级评价,就可以准确定位产品性价比。利用模糊综合评价方法对饲料产品进行定量分析,分等级评价,具有很好的合理性和科学性。张晓亮等[7]利用模糊综合评价法,将颗粒饲料产品分为1、2、3、4(优、良、中、差)4个等级,此法能更科学地评价颗粒饲料产品质量。1.3反刍动物营养检测营养障碍一直是反刍动物生长过程中的一个难题,因此,对反刍动物进行营养检测,分析群体的营养状况及造成营养障碍的原因,能够制定出更加优化的饲养方案。李玉荣等[8]使用模糊判别分析模型和计算机技术对放牧绵羊瘤胃生态环境和功能进行整体评价,以此作为反刍动物营养检测的初级指标体系,将判别结果分为很适宜、适宜、较不适宜和不适宜4个等级,使评价结果更加科学。2在动物遗传育种中的应用2.1分析品种或群体之间的遗传关系及分类把品种或群体间的相似性转换为模糊相容关系,利用模糊数学的模糊聚类分析原理,对动物品种的分类和群体遗传变异分析具有重要意义。自20世纪末以来,学者们在这方面做了大量的研究,取得了显著的成效。耿社民等[9]对陕西4个黄牛群体的3个层次共21项遗传标记特征的频率分布进行综合模糊聚类分析,从而将陕西4个黄牛群体划分为南北2种类型。Chang等[10]采用模糊聚类法分析了国内外38个山羊群体的编码血液酶及蛋白的l8个基因座位43个等位基因频率,将中亚固有的山羊群体划分为“东亚”和“南亚”两大亲缘系统。
