商品猪胴体性状分析及瘦肉率最优预测模型筛选研究

为在生猪屠宰线上较快地预知胴体瘦肉率,并按照不同瘦肉率对猪胴体划分等级,以实现优质优价的收购体系,选择5～8月龄不同类型阉割商品猪389头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标,以瘦肉率为因变量,其他指标为自变量,采用SAS8.2软件建立了预测商品猪胴体瘦肉率不同变量的回归方程.结果表明:多元线性方程y=56.303 0-0.115 7x1-0.514 5x7 0.316 6x10(R2=0.87,RMSE=2.298 77)能较好拟合商品猪的胴体瘦肉率,腰荐背膘厚(x7)、M(指臀中肌末端到脊髓管边缘处距离,x10)被确定为商品猪胴体分级时需要直尺测量的2个指标.     

多元杂交商品猪胴体瘦肉率相关性状的分析

对以嘉兴黑猪为母本的多元杂交商品猪胴体瘦肉率进行了相关性状的分析。杂交猪不同生长阶段胴体瘦肉率的曲线表明,60～65及90～95kg活重是曲线变化的两个转折点,从本文的结果看,适宜屠宰体重似可放宽至95kg左右。对12个杂交组合及4个纯种猪的胴体瘦肉率进行的最小二乘分析表明,不同的组合水平、不同的父本间,瘦肉率均有着明显的差异。其中杜洛克为最佳父本,其次是大约克及长白,苏白虽有杂种优势,但效果最差。用体尺指标及屠宰性状对胴体瘦肉率进行了估测,建立的最佳回归方程表明,易于度量且与胴体瘦肉率有着密切关系的性状分别为胴体重、大腿重、背膘厚、眼肌面积及胴体长。     

土种杂交猪胴体性状分析及瘦肉率预测模型筛选研究

选择5⁷月龄左右阉割的土种杂交商品猪111头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。分析了猪胴体的基本性状及其相关性,并以瘦肉率(y)为因变量,其它指标为自变量,建立了胴体瘦肉率的回归拟合方程。结果表明,多元线性方程y=60.453+0.0971x10-0.2551x9-0.2432x5(R2=0.7342,RMSE=1.55238)能较好地预测胴体瘦肉率,倒数37月龄左右阉割的土种杂交商品猪111头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。分析了猪胴体的基本性状及其相关性,并以瘦肉率(y)为因变量,其它指标为自变量,建立了胴体瘦肉率的回归拟合方程。结果表明,多元线性方程y=60.453+0.0971x10-0.2551x9-0.2432x5(R2=0.7342,RMSE=1.55238)能较好地预测胴体瘦肉率,倒数3⁴肋背膘厚(x5)、臀中肌垂直至背中线的最薄处膘厚(x9)、臀中肌末端垂直到脊髓管边缘处膘厚(x10)被选入方程,经实际生产验证,此模型准确度较高,方程可靠。     

土种杂交猪胴体性状分析及瘦肉率预测模型筛选研究

选择5~7月龄左右阉割的土种杂交商品猪111头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。分析了猪胴体的基本性状及其相关性,并以瘦肉率(y)为因变量,其它指标为自变量,建立了胴体瘦肉率的回归拟合方程。结果表明,多元线性方程y=60.453+0.0971x10-0.2551x9-0.2432x5(R2=0.7342,RMSE=1.55238)能较好地预测胴体瘦肉率,倒数3~4肋背膘厚(x5)、臀中肌垂直至背中线的最薄处膘厚(x9)、臀中肌末端垂直到脊髓管边缘处膘厚(x10)被选入方程,经实际生产验证,此模型准确度较高,方程可靠。     

良种猪胴体性状分析及瘦肉率最佳预测模型筛选研究

选择6月龄左右阉割的良种瘦肉型商品猪72头,测瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标,采用SAS8.2软件建立预测良种猪胴体瘦肉率不同变量的回归方程。结果表明,多元线性方程y=66.158-0.096 7 x1-0.232 4 x4-0.323 x7+0.2 x10能较好的拟合良种猪的胴体瘦肉率,6～7肋膘厚(x4)、腰荐膘厚(x7)、M厚度(x10)被选为瘦肉型良种商品猪分级时需要测量的3个指标。     

商品瘦肉猪胴体瘦肉率活体估测方法

猪桐体瘦肉率是现代猪育种的一项主要性状。70年代,国外提出了屠体或活体估测胭体瘦肉率或瘦肉量的回归方程。近丰来,我国湖北、湖南、浙江、上海、黑龙江等省市也先后进行了这方面的研究工作。本文旨在研究适用于我省更有效的活体估测商品瘦肉猪瘦肉率的方法。1.材料与方法1.1试验材料选自1984年以来省瘦肉猪生产配套技术研究中的以本地猪为母本(沂     

猪胴体瘦肉率活体估测的研究

利用超声活体测膘仪了８１头同胞测定猪和杂交组合猪胴体瘦肉率的活体估测。结果表明,瘦肉率活体估测较实际剥离低７．７４３２％,。均值差异极显,但变异系数和标准误二十分接近;腰部、胸部边膘及胸部眼肌厚与瘦肉率活体估测的相关系数分别为－０．９０１４、－０．９１２８、０．５２１７,与实际剥离的相关系数分别为－０．６０４５、＝０．７６３１、０．５２０９,瘦肉率活体估测与实际剥离的相关系数为０．７７４９,均     

良种杂交猪胴体瘦肉率预测及分级指标筛选研究

为实现优质优价的生猪收购体系,屠宰线上快速预测胴体的瘦肉率,选择6月龄左右阉割的良种杂交商品猪114头,分别测其瘦肉率、热胴体重、背膘厚度等指标。以瘦肉率为因变量,其它指标为自变量,采用SAS8.2软件建立了预测良种杂交猪胴体瘦肉率不同变量的回归方程。结果表明,多元线性方程y=58.496-0.1046x1-0.513x7 0.273x10(R2=0.8290,RMSE=2.07336)能很好的拟合良种杂交猪的胴体瘦肉率,腰荐膘厚(x7)、M厚度(指臀中肌末端到脊髓管边缘处距离,x10)被选为良种杂交商品猪分级中需要直尺测量的2个指标。     

应用多元多项式回归估测猪胴体瘦肉率的研究

应用多元多项式回归分析研究了102头“大长北”三品种杂种猪的六个胴体性状与瘦肉率之间的关系,结果表明,①与猪胴体瘦肉率关系最密切的六项因素依次为:膘厚二次幂、膘厚一次幂、腿肉率一次幂、膘厚三次幂、后腿比一次幂和腿肉率二次幂;②瘦肉率与膘厚和腿肉率呈曲线关系;③各性状间的互作对瘦肉率的影响不可忽视;④各性状的三次幂多数对瘦肉率的作用较小,为了便于生产上的应用,采用逐步回归建立了一组估测胴体瘦肉率的简易多项式回归方程,它们的复桐关系数多在0.83以上,p<0.005,比用线性回归方程估计的决定系数(R~2)提高12％左右。     

长白猪胴体组成与瘦肉率的关系

选择杭州市种猪试验场长白猪第８个世代的３４头猪进行肥育与屠宰试验。结果表明,瘦肉率与肩胸块率和腿臀块率有呈正相关的趋势（Ｐ〉０．０５）,而与颈块率和腰腹块率有呈负相关的趋势（Ｐ〉０．０５）,而且腿臀块与肩胸块的肉率最高,其与瘦肉率的相关也最大,说明适当选留肩胸部和腿臀部较发达的猪,有利于提高猪群的瘦肉率。瘦肉率与皮脂率和背腰处膘厚呈很强的负相关（Ｐ〈０．０１）,而与胴体长和眼肌面积呈正相关（Ｐ〈０     

多元回归估计关中黑猪胴体瘦肉量的研究

以活重 90 kg左右的 30头关中黑猪的宰前活重、体长、胴体重、胴体长、眼肌面积、腿臀重、背膘厚度为自变量 ,胴体瘦肉量为依变量 ,采用逐步回归的多元回归分析方法 ,逐步引入作用较大的自变量又逐步剔除作用较小的自变量 ,选择最优回归方程 ,最后建立了 R=0 .95 15的“最优”三元回归方程 :Y=- 30 .5 194+ 0 .5 5 3 7X3+ 0 .2 742 X4+ 0 .3316 X5 ,经对 43头关中黑猪的胴体瘦肉量进行估测 ,与实测值差异不显著 (P>0 .0 5 )     

关中黑猪活体及胴体性状与瘦肉量的相关分析

选择活重 90 kg左右的关中黑猪 30头 ,应用宰前活重、体长、屠宰后的胴体重、胴体长、眼肌面积、腿臀重、背膘厚与胴体瘦肉量资料 ,计算了相关系数 ,采用通径分析法计算了以此 7个性状为自变量对胴体瘦肉量作依变量的通径系数 ( PYxi) ,决定系数 ( d Yxi)及相关指数 ( R2 )。分析结果表明 ,7个自变量对胴体瘦肉量的相关系数均呈现极显著或显著 ;宰前活重和背膘厚对瘦肉量的直接影响 (通径系数 )和决定程度大 ,是胴体瘦肉量的最主要的影响因素 ;选择的 7个性状与瘦肉量的相关分析中相关指数 ( R2 =0 .9398)大 ,通径分析结果能够反映性状间的真实关系     

南方现代化温室能耗预测模型的建立与分析

在分析温室小气候模拟模型的基础上，建立了南方现代化温室的基础能耗预测模型。并对温室能耗进行了计算，通过对预测模型的敏感性分析，指出了叶面积指数、覆盖材料透光率、覆盖层和内外空气的对流换热系数以及温室的平均高度对温室温湿度的影响，为温室设计、建造提供一定的理论依据。     

基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测

本文通过逐步回归法挑选出4个影响苹果产量的关键气象因子,并运用逐步回归法和BP神经网络建立苹果产量预测模型。通过检验,2种预测模型拟合效果均较好,均能够较好地预测今后苹果的产量趋势。其中BP神经网络模型预测有较高精度,但存在局限性。     

火炬松针叶儿茶素含量近红外预测模型的建立

【目的】建立火炬松针叶儿茶素含量近红外预测模型,为选育高生物活性成分火炬松良种奠定基础。【方法】以102个火炬松单株的针叶为试验材料,利用液相色谱 质谱联用技术（LC-MS）测定其儿茶素含量。使用近红外成分分析仪采集样品的近红外光谱信息,对采集的光谱信息采用不同的方式（一阶导数（FD）、标准正态变量转换法(SNV)、平滑算法、乘积分散校正法（MSC）和标准化预处理以及FD+SNV、MSC+FD）进行预处理,结合偏最小二乘法建立回归模型,比较不同预处理方法建立的回归模型参数,选择最佳光谱预处理方法,建立火炬松针叶儿茶素含量近红外预测模型,并对模型的预测准确性进行验证。【结果】FD+SNV为最佳的近红外光谱信息预处理方法;建立了火炬松针叶儿茶素含量的近红外预测模型,该模型的主成分数为14,校正集相关系数（R_C）为0.969 6,校正集均方根误差（RMSE_C）为1.308 4,交互验证集相关系数（R_V）为0.817 1,交互验证集均方根误差（RMSE_V）为3.105 2。经过外部验证,验证集火炬松针叶样品的儿茶素含量实测值与预测值有显著相关性（R=0.880 7）。【结论】建立了火炬松针叶儿茶素含量近红外预测模型,该模型可以准确、高效地预测火炬松针叶的儿茶素含量。     

基于高脂饲料饲喂及球囊拉伤技术的小型猪颈总动脉粥样硬化模型构建

为了研究人类动脉粥样硬化性疾病及其发病机制,采用高脂饲料饲喂合并球囊拉伤的方法,模拟人类自然发病过程,建立小型猪颈总动脉粥样硬化动物模型。实验结果显示:饲喂高脂饲料后第30天造模,动物存活率100%,随时间的增加体重逐渐升高;与基础值相比,血液中甘油三酯(TG)含量变化不显著,总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白(HDL-C)和低密度脂蛋白(LDL-C)含量变化显著(P!0.05);饲喂高脂饲料后第120天,与基础值相比,总胆固醇含量升至其5.6倍,低密度脂蛋白含量升至其8.4倍,高密度脂蛋白含量升至其4.4倍;动脉粥样硬化指数(AI值)均大于4;病理学观察显示血管损伤部位管腔狭窄,病变符合动脉粥样硬化的基本特征。上述结果表明,在本实验条件下,可以在4个月内成功复制小型猪动脉粥样硬化(As)模型,与其他现有的As动物模型相比,具有成模时间短,方法简便易行的特点。     

基于BP神经网络的中国大豆进口量预测

文章主要讨论了BP神经网络的预测精度问题,得出其预测精度随着预测时间的推移而不断降低的结论,利用BP神经网络对2006～2008年我国的大豆进口量进行了预测。