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提出了一种自适应粒子群神经网络自动识别孵化早期种蛋成活性的方法.通过主成分分析提取孵化种蛋颜色特征,减少了神经网络输入节点数.提出的自适应粒子群优化算法,用于优化多层前馈神经网络的拓扑结构,提高了神经网络的学习质量和速度.实验表明该方法识别种蛋成活性切实可行,识别准确性高,算法具有鲁棒性.
自适应粒子群神经网络识别种蛋成活性
【摘 要】
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提出了一种自适应粒子群神经网络自动识别孵化早期种蛋成活性的方法.通过主成分分析提取孵化种蛋颜色特征,减少了神经网络输入节点数.提出的自适应粒子群优化算法,用于优化多层前馈神经网络的拓扑结构,提高了神经网络的学习质量和速度.实验表明该方法识别种蛋成活性切实可行,识别准确性高,算法具有鲁棒性.
【机 构】
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内蒙古农业大学机电工程学院
【出 处】
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内蒙古大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年04期
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