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基于径向基函数(RBF)神经网络的红鳍东方鲀体质量预测
被引量:
3
1
作者
王新安
马爱军
+4 位作者
赵艳飞
岳亮
孙建华
孟雪松
刘圣聪
《水产学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期1799-1806,共8页
为解决基于表型性状预测红鳍东方鲀体质量时,由于不同表型性状间的自相关、部分性状和体质量之间的非线性关系以及线性回归方法自变量间的共线性,导致根据表型性状预测体质量误差过大的问题,本研究根据人工神经网络(artificial neural n...
为解决基于表型性状预测红鳍东方鲀体质量时,由于不同表型性状间的自相关、部分性状和体质量之间的非线性关系以及线性回归方法自变量间的共线性,导致根据表型性状预测体质量误差过大的问题,本研究根据人工神经网络(artificial neural networks,ANN)建模原理,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,利用72个红鳍东方鲀样本的表型数据,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的红鳍东方鲀体质量预测模型,并采用线性回归检验法对所构建模型的可信度进行检验。结果显示,基于RBF神经网络预测模型的确定系数R^2为0.992,接近于1,而线性回归模型的确定系数为0.949,比线性回归预测模型的确定系数提高4.53%;此外,线性回归共线性检验显示,模型自变量间存在一定的共线性,性状体周长1和体高的自相关性较大。研究结果表明,通过RBF神经网络方法构建的预测模型,消除了线性回归分析中自变量的共线性问题,预测精度显著高于线性回归方法构建的预测模型,对红鳍东方鲀体质量的预测效果优于线性回归模型。基于RBF神经网络体质量预测模型的构建,为利用表型性状精确评估红鳍东方鲀的体质量提供了一种新的方法。
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关键词
红鳍东方鲀
体质量预测
径向基函数
神经网络
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职称材料
题名
基于径向基函数(RBF)神经网络的红鳍东方鲀体质量预测
被引量:
3
1
作者
王新安
马爱军
赵艳飞
岳亮
孙建华
孟雪松
刘圣聪
机构
中国水产
科学
研究院黄海水产研究所
青岛海洋科学与海洋技术国家实验室生物与技术功能实验室
大连天正实业有限公司
出处
《水产学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期1799-1806,共8页
基金
国家现代农业技术体系资助项目(CARS-50-G01)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(20603022012005)
大连金州新区科技计划(2012-B1-012)~~
文摘
为解决基于表型性状预测红鳍东方鲀体质量时,由于不同表型性状间的自相关、部分性状和体质量之间的非线性关系以及线性回归方法自变量间的共线性,导致根据表型性状预测体质量误差过大的问题,本研究根据人工神经网络(artificial neural networks,ANN)建模原理,采用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,利用72个红鳍东方鲀样本的表型数据,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的红鳍东方鲀体质量预测模型,并采用线性回归检验法对所构建模型的可信度进行检验。结果显示,基于RBF神经网络预测模型的确定系数R^2为0.992,接近于1,而线性回归模型的确定系数为0.949,比线性回归预测模型的确定系数提高4.53%;此外,线性回归共线性检验显示,模型自变量间存在一定的共线性,性状体周长1和体高的自相关性较大。研究结果表明,通过RBF神经网络方法构建的预测模型,消除了线性回归分析中自变量的共线性问题,预测精度显著高于线性回归方法构建的预测模型,对红鳍东方鲀体质量的预测效果优于线性回归模型。基于RBF神经网络体质量预测模型的构建,为利用表型性状精确评估红鳍东方鲀的体质量提供了一种新的方法。
关键词
红鳍东方鲀
体质量预测
径向基函数
神经网络
Keywords
Takifugu rubripes
weight prediction
radial basis function
neural network
分类号
S917.4 [农业科学—水产科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于径向基函数(RBF)神经网络的红鳍东方鲀体质量预测
王新安
马爱军
赵艳飞
岳亮
孙建华
孟雪松
刘圣聪
《水产学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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