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利用改進BP神經網絡預測初產奶牛產奶量的方法
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    針對傳統(tǒng)BP算法的缺陷,提出了一種采用L-M訓練法的BP神經網絡,。在此基礎上建立了基于改進BP神經網絡非線性系統(tǒng)的奶牛305 d產奶量預測模型,此模型可以提前215 d預測初產奶牛305 d產奶量,,從而實現(xiàn)提早進行選擇,加速奶牛育種工作進程,。并通過具體的實驗驗證了改進BP神經網絡預測模型的有效性,。

    Abstract:

    Aiming at the shortage of conventional BP algorithm, a BP neural networks improved by L-M algorithm is put forward. On the basis of the network, a predictive model for the future 305 days' milk productions was set up. The model can forecast 305 days milk quantitive production of the first birth cow ahead of 215 days. The validity of the improved BP neural network predictive model was validated through the experiments.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

戚國強,張長利,魏曉莉,鈕志勇.利用改進BP神經網絡預測初產奶牛產奶量的方法[J].農業(yè)機械學報,2007,38(5):137-138.[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2007,38(5):137-138.

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