【摘 要】
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为了降低橄榄蛏蚌(Solenaia oleivora)规模化繁育过程中亲本性别鉴定的工作量,通过对壳长(SL)、壳高(SH)、壳宽(SW)、体质量(BW)4个性状221行数据采集并归一化处理,从原始数据中随机抽取90%的数据(199个样本)用于数据测试,并以此建立人工神经网络模型对橄榄蛏蚌进行性别预测。结果显示,建立的人工神经网络能够较好地模拟橄榄蛏蚌两种性别的数据,准确度为0.68,SH、SW、BW3个性状与性别的关系较弱,仅SL和性别表现出一定的非线性影响关系。
【机 构】
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中国水产科学研究院淡水渔业研究中心,南京农业大学,中国水产科学研究院淡水渔业研究中心,阜阳市水产管理局
【基金项目】
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阜阳市科技重大专项(2018053126),2019年大学生创新创业训练专项计划(S20190016),江苏省农业科技自主创新资金[CX(18)3026]。
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为了降低橄榄蛏蚌(Solenaia oleivora)规模化繁育过程中亲本性别鉴定的工作量,通过对壳长(SL)、壳高(SH)、壳宽(SW)、体质量(BW)4个性状221行数据采集并归一化处理,从原始数据中随机抽取90%的数据(199个样本)用于数据测试,并以此建立人工神经网络模型对橄榄蛏蚌进行性别预测。结果显示,建立的人工神经网络能够较好地模拟橄榄蛏蚌两种性别的数据,准确度为0.68,SH、SW、BW3个性状与性别的关系较弱,仅SL和性别表现出一定的非线性影响关系。
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