Según la investigación relacionada, diferentes temperaturas corporales, frecuencias cardíacas y comportamientos locomotores de pequeñas cabras de cola fría pueden representar la condición física de las propias cabras y se utilizan como evidencia directa para evaluar el estado de salud física de las pequeñas cabras de cola fría. En este artículo, diseñamos y probamos un sistema para predecir el estado de salud de ovejas de cola fría basado en tecnología de monitoreo de información portátil. Para probar el sistema, se colocaron dispositivos portátiles en 36 ovejas de cola fría de diferentes edades y condiciones de salud inconsistentes en diferentes momentos desde mayo hasta octubre. Se estableció un modelo de red neuronal SLBAS-BP para predecir la condición de salud de las ovejas de cola fría utilizando los datos recopilados y procesados, que superó el problema de que el método tradicional de descenso de gradiente en la red neuronal BP tiende a caer en la optimización local, lo que lleva a una capacidad de predicción insuficiente. Las tasas de predicción correctas de la red neuronal BP mejorada para las cuatro condiciones de salud de saludable, sub-saludable, fiebre y enfermedad fueron del 98,4%, 94,5%, 90,4% y 98,7%, respectivamente, y la tasa de predicción correcta promedio de las cuatro condiciones fue un 5,8% más alta que antes de la mejora, alcanzando el 95,2%.