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鳓形态指标体系分析及雌雄鉴别模型
被引量:
11
1
作者
倪海儿
陈欣
《生物数学学报》
CSCD
2003年第2期224-228,共5页
对鳓的形态指标体系进行了主成分分析和R—聚类分析。鳓的形态指标大体可归纳为“大小因子”、“形态因子”和“头型因子”;关子“肥瘦”方面、“长度”方面和“头部”的指标各自的相关较为密切,而这三类指标间的相关较小。在此分析基础...
对鳓的形态指标体系进行了主成分分析和R—聚类分析。鳓的形态指标大体可归纳为“大小因子”、“形态因子”和“头型因子”;关子“肥瘦”方面、“长度”方面和“头部”的指标各自的相关较为密切,而这三类指标间的相关较小。在此分析基础上,构建了48个相对指标,并用逐步判别建立了雌雄判别模型,此模型回判的错判率为8.9%。
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关键词
鳓
形态指标
雌雄鉴别模型
主成分
聚类
判别分析
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职称材料
题名
鳓形态指标体系分析及雌雄鉴别模型
被引量:
11
1
作者
倪海儿
陈欣
机构
宁波大学生命科学与生物工程学院
鞍山师范学院学报编辑部
出处
《生物数学学报》
CSCD
2003年第2期224-228,共5页
基金
浙江省教育厅资助项目(86128)
文摘
对鳓的形态指标体系进行了主成分分析和R—聚类分析。鳓的形态指标大体可归纳为“大小因子”、“形态因子”和“头型因子”;关子“肥瘦”方面、“长度”方面和“头部”的指标各自的相关较为密切,而这三类指标间的相关较小。在此分析基础上,构建了48个相对指标,并用逐步判别建立了雌雄判别模型,此模型回判的错判率为8.9%。
关键词
鳓
形态指标
雌雄鉴别模型
主成分
聚类
判别分析
Keywords
Ilisha elongata
Shape indexes
Principal Components
Cluster
Discriminant analysis
分类号
S965.317 [农业科学—水产养殖]
S911 [农业科学—水产科学]
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出处
发文年
被引量
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1
鳓形态指标体系分析及雌雄鉴别模型
倪海儿
陈欣
《生物数学学报》
CSCD
2003
11
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