[發(fā)明專(zhuān)利]早期雞胚雌雄識(shí)別的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810982602.X
• 申請(qǐng)日: 2018-08-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109142248B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 祝志慧;洪琪;吳林峰;王巧華;馬美湖
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/31
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/31;A01K45/00;G06N3/08
• 代理公司: 宜昌市三峽專(zhuān)利事務(wù)所 42103
• 代理人: 王玉芳

1.一種早期雞胚雌雄識(shí)別的方法，其特征在于：主要包含以下步驟：

1）通過(guò)光譜檢測(cè)系統(tǒng)采集雞種蛋的光譜數(shù)據(jù)；

2）采用Kennard-Stone法將光譜差異較大的樣本選入訓(xùn)練集；

3）光譜范圍初選：將360~1000nm范圍的光譜分為紫外波段360~380nm、可見(jiàn)光波段380~780nm、近紅外波段780~1000nm、紫外/可見(jiàn)光波段360~780nm和全波段360~1000nm5個(gè)不同光譜范圍來(lái)分析，去除部分冗余信息，對(duì)光譜進(jìn)行初步降維；

4）光譜預(yù)處理：采用多元散射校正對(duì)所選波段的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；

5）光譜數(shù)據(jù)降維處理：選用CARS或SPA方法對(duì)步驟4）得到的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，選出反映雌雄差異的特征波長(zhǎng)，優(yōu)化模型的輸入變量；

6）所述步驟5）得到的特征波長(zhǎng)數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機(jī)中的三種激活函數(shù)sig、 sine和hardlim，讓隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)從20到1500以20步長(zhǎng)進(jìn)行尋優(yōu)，尋找測(cè)試誤差最低時(shí)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和激活函數(shù)，建立雌雄識(shí)別判別模型；

7）判別模型的優(yōu)化：選用GA算法優(yōu)化ELM的輸入權(quán)值和隱含層閾值，得到優(yōu)化后的模型；

所述步驟3）對(duì)光譜進(jìn)行初步降維后采用360~780nm的紫外/可見(jiàn)光波段的光譜建模；

所述步驟1）雞種蛋為孵化5-8d豎向放置的雞種蛋。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟1）雞種蛋為孵化7d豎向放置的雞種蛋。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟5）SPA篩選的特征波長(zhǎng)為366nm、368nm、458nm、417nm、438nm、398nm、388nm、373nm、415nm。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟7）優(yōu)化后雌雄識(shí)別判別模型為紫外/可見(jiàn)光波段經(jīng)SPA篩選特征波長(zhǎng)的GA-ELM模型。