人工神经网络在环棱螺体质量缺失值预测中的应用
环棱螺育种时,往往会出现部分个体体质量数据缺失的情况.为尽可能利用育种性能优异的所有个体的信息,采用人工神经网络对来自5个地理群体(阳澄湖、江阴、官莲湖、洪湖和仙桃)的784个环棱螺的4个形态学指标(包括壳高、壳宽、壳口高和壳口宽)和体质量数据进行训练,再使用太湖群体的261个环棱螺的相应数据进行人工神经网络模型测试,建立了用于环棱螺体质量缺失值预测的人工神经网络模型,利用该人工神经网络模型对微山湖群体的201个环棱螺缺失的体质量进行预测,并比较该方法与另外2种缺失值预测方法(即预测均数匹配法和随机森林预测法)的决定系数.结果显示,研究构建的人工神经网络模型对环棱螺体质量缺失值预测的决定系数为0.96,明显高于预测均数匹配法(0.87)和随机森林预测法(0.85)的决定系数.以上结果表明,本研究建立的人工神经网络模型可以用于环棱螺体质量缺失值的预测.
环棱螺;人工神经网络;体质量;缺失值预测;决定系数
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S966.2(水产养殖技术)
广西柳州市财政资金项目;中央高校基本科研业务费专项;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心基本科研业务费专项
2021-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
154-159
