多层感知人工神经网络算法在蠓分类上的应用

• 作者: 宋富成 李金路 栾明远 司宏宗
• 来源期刊: 医学动物防制
• 关键词: 蠓 多层感知人工神经网络 分类 模型 研究
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 论著|Original Articles
• 页码范围: 333-335
• 页数: 3页
• 分类号: R384.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.7629/yxdwfz202104006

摘要

目的 运用多层感知人工神经网络算法对吸血蠓属和非吸血蠓属进行分类预测,为蠓建立简单、有效的分类方法.方法 对捕获的123只蠓经专家鉴定后分为78只吸血蠓和45只非吸血蠓,测量蠓的几何形态学翼长和触角长度,将采集到的数据导入Weka软件包,采用多层感知人工神经网络算法以不同的k折交叉验证建立分类预测模型.结果 获得了高准确率的多层感知人工神经网络分类预测模型,在5折交叉验证建立的模型预测力最强,准确率0.959 3,灵敏度0.974 1,特异度0.934 8.结论 蠓的几何形态学数据与人工智能算法相结合可以建立准确的吸血蠓属和非吸血蠓属分类预测模型.