[发明专利]一种罗非鱼杂交配套系的选育方法及系统

权利要求书

1.一种罗非鱼杂交配套系的选育方法，其特征在于，所述罗非鱼杂交配套系的选育方法包括：

处理搜集的相关数据，进行统计分析，建立数据挖掘平台；处理搜集的相关数据采用神经网络训练算法，具体包括：

1)在前向阶段，输入层获取到输入信号并将其传递到隐藏层中的每个神经元；然后，隐藏层处理这些信号并将处理结果传递到输出层；对于一个输入向量义X＝(X₁,X₂,...X_m)，隐藏层中每个神经元的输入和输出信号标记为u_j和h_j，这两个信号分别可W通过公式计算；

其中W_ij是输入层神经元i和隐藏层神经元j之间的权重，θ_j是偏置；

输出层从隐藏层获取到信号之后同样需要进行后续处理；输出层神经元的输入信号l_k和输出信号c_k分别由公式计算得出；

其中V_ij是输入层神经元j和隐藏层神经元jk之间的权重，γ_k是偏置；在前向过程中，神经网络模型权重W，V和偏置θ，γ并不发生变化；如果前向处理得出的神经网络最终输出信号与真实信号一致，那么下一个输入向量将被输入到该神经网络并开始新一轮的前向过程；否则，该算法将进入后向过程；这里，将神经网络的最终输出信号和真实信号之间的差值称为偏差；

(2)后向阶段

在后向过程，首先将采用公式计算出每个输出层神经元的偏差，然后进一步地利用公式计算出每个隐藏层神经元e_i的偏差；

d_k＝(y_k-c_k)c_k(1-c_k)(k＝1,2,)；

偏差从输出层反向回馈到隐藏层；通过送种偏差后向传播方式，利用公式更新输出层和隐藏层的连接权重；利用公式更新隐藏层与输入层之间的连接权重；

i＝1,2,…m；j＝1,2,…q；k＝1,2,..n；a₁和a₂是取值范围在0到1的学习率；N表示当前训练轮数的编号。

2.如权利要求1所述的罗非鱼杂交配套系的选育方法，其特征在于，所述罗非鱼杂交配套系的选育方法，具体包括：

通过数据集成模块，将互相关联的分布式异构数据源集成到一起，使用户以透明的方式访问罗非鱼杂交配套系的相关数据源；

通过数据管理模块利用计算机硬件和软件技术对罗非鱼杂交配套系的相关数据进行有效的收集、存储、处理和应用；实现数据有效管理；具体有：收集罗非鱼杂交配套系的相关数据处理搜集的相关数据，进行统计分析，建立数据挖掘平台；搭建人机交互系统；

通过数据储存模块将罗非鱼杂交配套系的相关数据储存在计算机中；

通过数据挖掘模通过对大量的罗非鱼杂交配套系的相关数据进行分析，提取隐含的信息和知识。

3.如权利要求2所述的罗非鱼杂交配套系的选育方法，其特征在于，

收集罗非鱼杂交配套系的相关数据中，相关数据包括：

(1)罗非鱼的种类、数量、生存年份、形态标准、生存环境类数据信息；

(2)选育方案；

(3)基础群组建；

(4)关于专门化品系的选育法；

(5)数个杂交组合的比较试验，筛选组合。