基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型

• 作者: 张太红 朱让东 郭斌
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 伊犁马 体重 估测 径向基函数 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 198-203
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4147字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.03.038

摘要

马匹体重是反映与衡量其健康状况的重要指标之一,并在马匹选育、肉质评价、饲养管理、马匹鉴定等方面具有重要参考意义.传统马体重估测模型的特征值之间存在共线性问题.故文中利用85匹一至三岁伊犁马的胸围、体高、体长信息作为特征值,采用K均值聚类算法确定隐含层中心点位置,并构建了基于径向基函数(RBF)的神经网络体重估测模型.模型采用平均绝对离差与线性拟合优度作为评价指标.线性伊犁马体重估测模型的平均绝对离差为15.45 kg,决定系数R2为0.688,基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型的平均绝对离差为7.75 kg,决定系数R2为0.917.研究结果表明:RBF神经网络模型能有效去除特征值之间的共线性问题,提高伊犁马体重估测准确度.基于RBF神经网络的伊犁马体重估测模型效果优于线性回归、通用性马体重估测模型,为准确估测伊犁马体重提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张太红	新疆农业大学计算机与信息工程学院	74	332	9.0	15.0
2	郭斌	新疆农业大学计算机与信息工程学院	23	150	6.0	12.0
3	朱让东	新疆农业大学计算机与信息工程学院	1	2	1.0	1.0