作者：张伟,屠康,刘鹏,潘磊庆,詹歌 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2012年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2012020290 DOC编号：DOCNYJX2012020299 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为提高判别种蛋孵化前期受精的准确性和稳定性，将视觉和声学2种传感器信息在孵化第5天进行特征层融合，采用2种人工神经网络构建种蛋孵化前期受精性判断的融合模型。研究表明：采用LVQ神经网络判别模型的准确率和稳定性，优于BP神经网络。单独利用计算机视觉技术和敲击振动技术对鸭蛋孵化早期受精情况的判别准确率为92%和88%，而将2种传感器信息进行融合构建的模型的准确率可达98%，说明传感器信息融合技术在判断鸭蛋孵化前期受精性方面是可行的。

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