【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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
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