Page 208 - 《水产学报》2025年第12期
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母刚，等 水产学报, 2025, 49(12): 129516
10 0 训练 train
验证 verification
−1
10
测试 test
最佳 best
−2
目标 target
10
性能(均方误差) performance (mean square error) 10 −3
−4
10
−5
10
10
−7
10 −6
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
训练次数
training times
图 4 BP 神经网络训练曲线图
Fig. 4 BP neural network training curve
6
1
5
4
2
5 3
2
3
4
1
图 5 投饵测试平台组装图
1. 饵料培育缩比池，2. 浊度传感器，3. 温度传感器，4. 小型潜水
图 6 投饵测试平台控制柜内部图
泵，5. 幼苗培育缩比池。
1. 5 V 电源，2. 控制板，3. 投饵管路，4. 投饵阀，5. 冲洗管路，6.
Fig. 5 Assembly diagram of experimental platform
冲洗阀。
1. bait cultivation scale pool, 2. turbidity sensor, 3. temperature sensor,
Fig. 6 Internal diagram of control/switching cabinet of
4. small submersible pump, 5. seedlings cultivation scale pool.
experimental table
1. 5 V power supply, 2. control board, 3.charge-in pipeline, 4. charge-in
长并进行 t 检验。 valve, 5. flushing pipeline, 6. flushing valve.
密度估算按实际生产常用方法，取 1 片虾
夷扇贝幼苗附着基，随机选取 5 处 5 cm 方格，
2
用强光照射，统计虾夷扇贝幼苗附着数量 (图 9)。
2 结果
30~32 d 的虾夷扇贝幼苗食饵量随时间呈
线性增长 (图 10-a)，两种投饵方式投饵量与食
饵量的变化状况相似。42~45 d 的幼苗投喂 72 h
食饵量随时间降低，符合图 1 中的虾夷扇贝幼 图 7 液晶显示模块界面
苗生长摄食规律 (图 10-c)，人工实际投饵量曲 Fig. 7 Interface of LCD module
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