奶牛个体识别：单卷积神经网络模型深浅特征融合方法的测试结果

对于基于单卷积神经网络模型深浅特征融合的奶牛个体识别方法，可以使用多个机器学习分类器和SoftMax分类器进行识别。

首先，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻（KNN）等多个机器学习分类器对深浅特征进行分类。这些分类器可以根据自己的优点和适用场景进行选择，比如SVM适用于高维数据分类，Random Forest适用于处理大量数据和处理噪声数据，KNN适用于处理局部特征。

其次，可以使用SoftMax分类器对深浅特征进行分类。SoftMax分类器是一种基于逻辑回归的分类器，可以对多类别数据进行分类。它可以对深浅特征进行分类，得到每个奶牛个体的概率分布，从而实现奶牛个体识别。

最后，可以将多个机器学习分类器和SoftMax分类器的结果进行融合，比如使用投票法或加权平均法，得到最终的奶牛个体识别结果。这样可以提高识别准确率，降低误判率。