[实用新型]一种基于大数据技术的动物行为研究试验系统有效

专利信息
申请号: 201821397639.8 申请日: 2018-08-28
公开(公告)号: CN208655248U 公开(公告)日: 2019-03-26
发明(设计)人: 周瑾;徐葛森;王常勇;韩久琦;柯昂;张华亮 申请(专利权)人: 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院
主分类号: G16B5/00 分类号: G16B5/00
代理公司: 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 代理人: 李静
地址: 100036*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 动物神经 信号采集 大数据 动物行为研究 传输系统 高性能计算机 本实用新型 试验系统 数据安全问题 数据传输过程 数据加密模块 数据压缩模块 信号采集模块 以太网模块 存储器 动物个体 动物行为 加密技术 神经信号 试验场景 试验数据 数据压缩 行为特征 控制器 可信度 数据量 以太网 融合 研究
【说明书】:

实用新型公开了属于大数据动物行为研究技术领域的一种基于大数据技术的动物行为研究试验系统,包括多个动物神经信号采集与传输系统及中心高性能计算机群;每个动物神经信号采集与传输系统之间通过以太网和中心高性能计算机群相连接;每个动物神经信号采集与传输系统包括动物神经信号采集模块、存储器、控制器、数据压缩模块、数据加密模块和以太网模块。本实用新型采用数据压缩和加密技术解决了动物神经信号采集数据量大和数据传输过程中的数据安全问题,利用大数据融合技术可以研究不同试验场景下某种动物的神经信号特征,解决了单一动物行为试验数据量小、试验结果仅代表动物个体行为特征以及可信度不高等问题。

技术领域

本实用新型涉及大数据动物行为研究技术领域,尤其涉及基于大数据技术的动物行为研究试验系统。

背景技术

大数据技术是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,已经广泛地应用在其他科学领域,如天气预报、地震预报等。利用大数据技术可以实现指数级数量的动物神经信号采集、存储,实现动物神经信号清洗、挖掘以及可视化显示,实现对动物行为特征的预测分析。

动物行为研究是仿生领域和生物医学领域研究的热点之一,动物行为研究中动物对特定场景刺激的神经信号采集时动物行为研究的重要环节,采集动物神经反应信号可以了解动物对特定刺激场景的反应情况,可以推动生物医学领域的发展和进步。虽然对单一个体动物行为进行研究能了解动物对特定场景刺激的反应的神经信号,但是,对单一个体动物试验研究往往是试验数据量小、试验结果仅代表动物个体行为特征以及可信度不高等问题,且不能研究动物年龄、体重等因素对动物行为的影响,具有研究效率不高等缺点。

实用新型内容

为解决上述的技术问题,本实用新型提出了一种基于大数据技术的动物行为研究试验系统。

一种基于大数据技术的动物行为研究试验系统,包括1-N个动物神经信号采集与传输系统及中心高性能计算机群;动物神经信号采集与传输系统1与动物神经信号采集与传输系统N通过以太网和中心高性能计算机群相连接。

所述动物神经信号采集与传输系统1与动物神经信号采集与传输系统N的硬件结构可以相同或不同,但是拓扑连接结构相同。

所述动物神经信号采集与传输系统包括动物神经信号采集模块、存储器、控制器、数据压缩模块、数据加密模块和以太网模块;所述动物神经信号采集模块和控制器相连接;所述控制器还和存储器、数据压缩模块、以太网模块相连接;所述数据压缩模块与数据加密模块相连接;所述数据加密模块和以太网模块相连接。

工作原理:动物神经信号采集与传输系统1和N中的动物神经信号采集模块用于采集同类动物(包含不同年龄段、不同体重)不同时间段下对特定刺激场景下神经信号,然后将采集时间、采集对象特征和采集的数字神经信号发送给控制器,控制器将其临时存储在存储器中,然后动物神经信号采集与传输系统1和N中的控制器可以通过以太网模块接收中心高性能计算机群发送的广播控制指令(包括数据压缩方式、数据加密方式和开始传输数字神经信号指令),控制数据压缩模块和数据加密模块对数字神经信号进行压缩和加密后再通过以太网模块发送给中心高性能计算机群,中心高性能计算机群也可以通过以太网模块给动物神经信号采集系统1和N中的控制器发送点对点控制指令,中心高性能计算机群接收到不同动物神经信号采集系统发送的数字神经信号后进行解密和解压缩处理,然后利用不同的动物神经信号采集系统的历史试验数据、现有实现数据进行大数据融合和大数据分析,提取出某类动物对特定场景刺激的行为特征共性和个体差异,为后续动物行为研究提供试验支撑,还可以研究不同类动物对相同场景刺激下的行为差异,了解不同类动物的行为差异。

有益效果:本实用新型一种基于大数据技术的动物行为研究试验系统,采用数据压缩和加密技术解决了动物神经信号采集数据量大和数据传输过程中的数据安全问题,利用大数据融合技术可以研究不同试验场景下某种动物的神经信号特征,解决了单一动物行为试验数据量小、试验结果仅代表动物个体行为特征以及可信度不高等问题。

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