【摘 要】
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本研究通过检测中小型养殖场及农户鸡舍环境中细菌总数、大肠杆菌数和小气候部分因素，应用神经网络模型评价同期鸡群发病率、死亡率及亚临床状态。研究选择BP(Back-propagatio
【机 构】
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东北农业大学 动物医学学院,哈尔滨 150030
【出 处】
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中国畜牧兽医学会动物传染病学分会第十三次学术研讨会
论文部分内容阅读
本研究通过检测中小型养殖场及农户鸡舍环境中细菌总数、大肠杆菌数和小气候部分因素，应用神经网络模型评价同期鸡群发病率、死亡率及亚临床状态。研究选择BP(Back-propagation)神经网络建立针对鸡发病率、生产性能等指标的非线性评估模型，以平均相对误差和平均绝对误差两项指标，评估现场数据同计算结果两者模型拟合程度。经多次调试，最终本研究采用共轭梯度算法中的Fletcher-Reeves算法初步构建模型。共采集20鸡舍环境样本，16鸡舍用于模型学习训练和自身检测，另4鸡舍样品用于进行模型泛化能力检测，误差均小于10％。该模型在中小型养殖场及农户使用，可以揭示鸡舍环境和鸡群健康状态的相关性。
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