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基于BP神经网络的虾蛄捕捞海域溯源方法

文献类型： 中文期刊

作者： 李沂光 1 ; 李风铃 1 ; 宁劲松 1 ; 卢立娜 1 ; 段元慧 1 ; 谷文艳 1 ;

作者机构： 1.中国水产科学研究院黄海水产研究所

关键词： 水产品;虾蛄;重金属;BP神经网络;判别分析;共轭梯度

期刊名称： 渔业现代化

ISSN： 1007-9580

年卷期： 2017 年 05 期

页码： 39-44

收录情况： 北大核心

摘要： 虾蛄是重要的经济水产品,对环境中重金属元素具有富集作用。不同海域捕捞的虾蛄体内重金属含量差异较大,因此,可根据虾蛄体内重金属含量推断捕捞海域的污染状况,即基于虾蛄体内重金属状况对其来源进行溯源。以渤海、东海和南海三大海域虾蛄中的3种重金属含量数据作为输入,建立BP神经网络判别分析模型,并对模型进行优化,通过模型判断虾蛄样本的来源海域。结果显示:经过网络训练后,总计90个样本中,86个分类正确,模型的判别准确率为95.6%,其中训练集判别准确率为98.1%,验证集准确率为94.4%,测试集准确率为88.9%。研究表明:基于BP神经网络建立的判别分析模型能够解析非线性复杂体系中各元素的内在关联,以区分样品的来源,并可据此进行有效的追溯。

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