典型文献
基于人工神经网络的日本海舍氏贝乌贼角质颚色素沉积特性分析
文献摘要：
根据中国鱿钓船于2018年12月在日本海采集的303个舍氏贝乌贼样本,进行基础生物学分析,对其角质颚色素沉积等级进行划分和判定,利用人工神经网络模型分析色素沉积等级与胴长、体质量、性腺成熟度、角质颚形态参数和胃级的关系,并对各生长因子的中位数进行线性拟合.结果显示,胴长对角质颚色素沉积的贡献率最大,为22.90％,其次分别为下头盖长、性腺成熟度、体质量、下喙长和下翼长,贡献率分别为16.50％、14.40％、11.90％、11.70％和11.60％,下侧壁长和胃级对角质颚色素沉积的贡献率较小,分别为6.30％和4.70％.舍氏贝乌贼角质颚的色素沉积与胴长、体质量、性腺成熟度和胃级这4项生长因子的关系均不存在性别间显著性差异.角质颚色素沉积等级与胴长、体质量和角质颚外部形态参数均呈正相关,并随着性腺成熟度的增加而增加,但与胃级的线性关系不明显.研究表明,日本海舍氏贝乌贼角质颚色素沉积等级与胴长、性腺成熟度、体质量和角质颚形态参数均呈正相关关系,可以利用胴长、性腺成熟度、体质量和角质颚形态参数预估色素沉积等级.
文献关键词：
舍氏贝乌贼;角质颚;色素沉积;神经网络;日本海
中图分类号：
作者姓名：
朱文斌;陈炫妤;陆化杰;陈子越;宁欣;崔国辰;郭爱;陈新军
作者机构：
浙江省海洋水产研究所,浙江 舟山 316021;上海海洋大学海洋科学学院,上海 201306;上海海洋大学,国家远洋渔业工程技术研究中心,上海 201306;上海海洋大学,大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室,上海 201306;上海海洋大学,农业农村部大洋渔业开发重点实验室,上海 201306;上海海洋大学,农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站,上海 201306
文献出处：
引用格式：
[1]朱文斌;陈炫妤;陆化杰;陈子越;宁欣;崔国辰;郭爱;陈新军-.基于人工神经网络的日本海舍氏贝乌贼角质颚色素沉积特性分析)[J].水产学报,2022(06):950-958
A类：
舍氏贝乌贼
B类：
日本海,角质颚,色素沉积,沉积特性,钓船,贼样,基础生物学,生物学分析,人工神经网络模型,胴长,性腺成熟度,形态参数,和胃,中位数,线性拟合,对角,下头,头盖,下喙,翼长,下侧,侧壁,不存在性,外部形态,参数均
AB值：
0.183949
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