李 锋 樊玉和 王安敏 张桂堂

（青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061）

1 引言

随着智能控制与计算机快速发展，医疗实验对人工软骨摩擦实验对室内环境参数变化要求极高，为了减少对软骨摩擦实验产生的误差，现对一般鸡只进行封闭式室内环境参数观察实验进行改进后参数度量，从而促进畜牧业行业的快速发展并且为软骨摩擦实验奠定基础，畜牧业从开放性禽舍到半开放性禽舍最后集约成封闭式禽舍环境。正是由于外部环境控制起来比繁琐，在以后的畜牧业也大多采用封闭式禽舍养殖家禽。封闭式禽舍内部鸡只的生长速度和产蛋量与鸡舍内部环境的多种因素耦合相关［1］，为了能够更加有效率地控制鸡只成长，现提出了一种布谷鸟算法和神经网路算法相结合的混合算法，结合两者的优点来精准控制初值系数，更加准确控制禽舍内部环境温度、湿度、压强、有害气体浓度等控制，实现封闭式家禽快速生长和更高的产蛋量，从而提高畜牧业行业的效率［2］。

2 改进布谷鸟算法优化BP神经网络算法

2.1 BP神经网络

BP神经网络的自学习过程包括信息正向传播和误差反向传播两个正反方向的过程［3～5］。BP神经网络由输入节点层、隐含节点层、输出节点层三种节点层组成，信息正向传播时的输入数据从输入层传入，如果神经网络中的输出层实际输出与期望输出不符合，则转向误差反向传播方向并根据误差来正确修改各节点层权值［6］。……