【摘 要】
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【目的】通过测定吉富罗非鱼生长指标,建立其生长的长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory neural network model,LSTM)模型,分析模型的拟合度和准确度,为罗非鱼的育种
【机 构】
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南京农业大学无锡渔业学院,中国水产科学研究院淡水渔业研究中心/国家特色淡水鱼产业技术研发中心/农业农村部淡水渔业和种质资源利用重点实验室
【基金项目】
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国家现代农业产业技术(特色淡水鱼产业技术)体系专项项目(CARS-49),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目(2016HY-ZD14)
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【目的】通过测定吉富罗非鱼生长指标,建立其生长的长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory neural network model,LSTM)模型,分析模型的拟合度和准确度,为罗非鱼的育种和养殖提供参考。【方法】以罗非鱼生长阶段的生长时间、投喂量及水槽编号3个指标数据作为输入量,通过Dropout和one-hot的方法建立LSTM模型。【结果】模型在训练开始后迅速下降,100次迭代左右,误差下降速度开始逐步减缓,在1000次迭代后,误差开始收敛,数值趋于稳定,稳定值误差在0.003
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