中国家禽 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (3): 106-112.doi: 10.16372/j.issn.1004-6364.2023.03.016
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张晓雨1,2,籍 颖1,2*,锡建中3,4,周荣艳3,4,陈 辉3,4*,王德贺3,4,曾 丹5,6,韩晓飞5,6
摘要: 为在鸡种蛋孵化早期(0~5胚龄)筛除无精蛋,试验采用透射光谱技术对种蛋受精情况进行无损检测研究。试验采集518个鸡种蛋的孵化前和孵化1~5 d的鸡蛋光谱数据,通过矢量归一化方法、二阶导等算法对数据进行预处理,对预处理后数据分别采用竞争性自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)和连续投影法(Successive pro?jection algorithm,SPA)提取特征波长,建立极限学习机(Extreme learning machine,ELM)和支持向量机(Support vector machine,SVM)两种种蛋受精检测模型,并进行测试集准确性的比较。结果显示,支持向量机模型对孵化前经SPA筛选后数据和孵化第5天全波段数据的测试集准确率分别为97.44%和99.37%。表明使用SVM模型进行鸡种蛋受精预测最为精确,且运行结果稳定,未来可用于生产。
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