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Position: Home > Articles > Analysis of pigmentation characteristics on beak of Berryteuthis magister shevtsovi in the Japan Sea based on artificial neural networks Journal of Fisheries of China 2022,46 (6) 950-958

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

作者：

朱文斌;陈炫妤;陆化杰;陈子越;宁欣;崔国辰;郭爱;陈新军

单位：

浙江省海洋水产研究所;上海海洋大学海洋科学学院

关键词：

舍氏贝乌贼;角质颚;色素沉积;神经网络;日本海

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.

译名：

Analysis of pigmentation characteristics on beak of Berryteuthis magister shevtsovi in the Japan Sea based on artificial neural networks

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