该研究比较了不同特征在小牛行为分类中的表现，发现ROCKET与RidgeClassifierCV组合的准确率最高（0.77）。研究还利用机器学习算法监测奶牛数字皮炎（DD），实现早期检测和管理，降低DD发病率。通过深度学习提取运动特征，自动检测跛行，分类准确率从76.6%提高至80.1%。研究表明，多传感器数据显著提升动物行为分类性能。