【摘 要】
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为了客观评估苜蓿（Medicago sativa L.）草品质的等级,采用MATLAB中BP人工神经网络,利用苜蓿粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、随意可消化量（DDM）、采食量（DMI）参数建立
【机 构】
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黑龙江农科院草业研究所,中国农业大学动物科技学院
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为了客观评估苜蓿（Medicago sativa L.）草品质的等级,采用MATLAB中BP人工神经网络,利用苜蓿粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、随意可消化量（DDM）、采食量（DMI）参数建立BP神经网络模型.通过200个苜蓿样本进行网络训练,并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量,获得最优BP神经网络模型.结果表明：在5个特征参数指标下,仿真评价苜蓿草品质等级的准确率达到99.6％,与人工评估结果相比,仿真结果更符合苜蓿草品质的客观现实.在此基础上,
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