径向基神经网络在猪胴体瘦肉率预测中的应用

• 作者: 张萌 钟南
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 瘦肉率 RBF神经网络 BP神经网络 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 188-192,197
• 页数: 6页
• 分类号: S815.4|TP368
• 字数: 3660字
• 语种: 中文

摘要

猪胴体瘦肉率（ LMP ）是评价猪肉品质的重要指标之一，在生产线上快速而准确地预测出其数值并进行分级是并不可少的。目前，国内大部分厂家依然采取屠宰后人工称重测量的方法，耗时耗力，且存在相当大的误差。为此，随机抽取了116头皖北地区商品猪，选定眼肌面积、背膘厚及腿臀比作为参考数据，以 MatLab 工具箱作为研究工具，利用BP、Elman 和RBF 等3种不同的神经网络建立预测模型，统计后进行比较分析。实验表明：3种模型的神经网络均可用于瘦肉率预测，但RBF 网络误差最小，训练速度最快，学习能力最强，最适合用于建立瘦肉率的预测模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟南	华南农业大学工程学院	26	148	5.0	12.0
2	张萌	华南农业大学工程学院	2	0	0.0	0.0