人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在活魚運輸中水質(zhì)評價的應(yīng)用

謝萬里　蒲斌　王濤　尹紹武

摘要：如何在活魚運輸中對水質(zhì)進行全面評價進而實現(xiàn)水質(zhì)精準(zhǔn)調(diào)控是當(dāng)前亟需解決的問題。創(chuàng)新性地將反向傳播（back propagation，簡稱BP）和徑向基函數(shù)（radial basis function，簡稱RBF）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估方法運用于活魚運輸中，并進行比較?；贕B3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》及專家調(diào)查問卷，建立活魚運輸水質(zhì)等級變化模型。比較不同訓(xùn)練函數(shù)及不同隱含層神經(jīng)元個數(shù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響。結(jié)果表明，河川沙塘鱧在密度為6.26 g/L、溫度為20 ℃的自然運輸狀態(tài)下（未加麻醉劑MS-222），運輸超過2 h后已不能滿足漁業(yè)用水要求。雜交黃顙魚在密度為28.08 g/L、溫度為20 ℃的麻醉運輸水質(zhì)（加入麻醉劑MS-222）好于自然運輸狀態(tài)下（未加麻醉劑MS-222）的水質(zhì)。采用BP或RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對活魚運輸中的水質(zhì)進行綜合評價，能夠突破傳統(tǒng)運輸水質(zhì)評價方法的局限性與單一性，對防止水質(zhì)惡化，實現(xiàn)活魚運輸水質(zhì)的精準(zhǔn)調(diào)控有重要意義。

關(guān)鍵詞：活魚運輸;水質(zhì)評價;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水質(zhì)評價模型

中圖分類號：TP183? ?文獻標(biāo)志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）04-0134-05

我國水產(chǎn)品種類繁多，其中魚類具有營養(yǎng)豐富、脂肪含量低的特點，其脂肪酸被證實有降糖、護心和防癌的作用[1-3]。近年來隨著鮮活水產(chǎn)品市場的擴大，運輸量也隨之持續(xù)增長，如香港鮮活水產(chǎn)品占水產(chǎn)市場總量的90%[4]。我國幅員遼闊，南北海岸線長，在長途運輸中，水質(zhì)惡化、活魚死亡現(xiàn)象（長距離運輸損耗率>10%[5]）屢見不鮮[6-7]。活魚運輸中的水質(zhì)問題與酸堿度（pH值）、溶解氧（DO）濃度、氨氮（TAN）濃度具有緊密聯(lián)系[8]。在長途運輸中，當(dāng)水體DO值低于魚類窒息點時，魚類會因缺氧而大量死亡[9];當(dāng)pH值達10以上或4以下時，會損壞魚類呼吸器官的表皮細(xì)胞，進而影響魚呼吸[10-11];當(dāng)非離子氨進入魚體后，魚表現(xiàn)出呼吸困難、昏迷甚至死亡等現(xiàn)象[12]。在現(xiàn)代活魚運輸體系中，運輸水質(zhì)評價是水質(zhì)污染防控的重要環(huán)節(jié)之一[13]。運輸用水污染防治手段的選擇取決于魚的種類[14]，如河川沙塘鱧（Odontobutis potamophila）缺乏肌間刺，不能有效保護身體[15-17];雜交黃顙魚（Hybrid yellow catfish）的胸鰭和背鰭上有帶鋸齒的硬刺[18-19]，運輸中會刺傷其他個體，這些均可能引發(fā)不同程度的魚體應(yīng)激[20-22]，加速呼吸代謝，污染水質(zhì)，因此更加精準(zhǔn)的水質(zhì)評價將為運輸水質(zhì)的污染防控提供決策依據(jù)。如何在活魚運輸中對水質(zhì)進行合理評價以保證運輸水環(huán)境安全是一項亟需解決的問題。

傳統(tǒng)的活魚運輸水質(zhì)評價往往采用線性函數(shù)模型或單因素評價方法，而運輸水環(huán)境是各因素交錯構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，傳統(tǒng)方法不能全面地對水質(zhì)進行綜合評價[23]。與傳統(tǒng)的方法不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，簡稱ANN）[24-25]通過模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信號的輸入、傳遞、激活，依照大量的人工神經(jīng)元相互連接，不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)值進行計算，具有較強的非線性切分能力，圖1為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。張壘等利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水體中的溶解氧濃度進行了預(yù)測，結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高，可對溶解氧濃度進行預(yù)測[26]。陳怡用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法對成都市中心城區(qū)三河水質(zhì)進行評價[27]。但目前為止，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到活魚運輸水質(zhì)評價上的研究尚未見報道。

本研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，建立活魚運輸水質(zhì)評價模型，以期為活魚運輸用水的科學(xué)管理提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

以河川沙塘鱧與雜交黃顙魚為試驗材料，均取自江蘇省南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所祿口基地。選取2齡活體河川沙塘鱧，體濕質(zhì)量為（41±5.30） g;選取人工繁殖的同一批雜交黃顙魚，體濕質(zhì)量為（28±5.26） g，均暫養(yǎng)于南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所飼養(yǎng)池內(nèi)，池內(nèi)DO值>5.0 mg/L，自然光照，飼養(yǎng)培育3周。每天給河川沙塘鱧投喂小雜魚，給雜交黃顙魚投喂魚苗微粒子飼料（山東升索漁用飼料研究中心）2次（08：00、17：00各1次），正式試驗前停食2 d，確定健康無病后進行試驗。

1.2 試驗方法

河川沙塘鱧組（未加麻醉劑）：試驗于2017年6月3日在南京師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院進行，氣溫18～29 ℃，將河川沙塘鱧放入塑料泡沫箱（24.3 cm×24.3 cm×11.1 cm）中，隨后將塑料泡沫箱置于搖床上（轉(zhuǎn)速為70 r/min），模擬運輸密度為6.26 g/L，模擬運輸9 h，溫度控制在20 ℃，運輸初始環(huán)境：氨氮濃度為0 mg/L，溶解氧濃度為8.33 mg/L，pH值為8.01，自然光照，每隔15～30 min用多功能水質(zhì)測定儀（multi340i，WTW，德國）測定水體DO值與pH值，用水樣瓶（500 mL）取水樣50 mL，用氨氮測定儀（Hi96715，HANNA，意大利）測定水樣氨氮值，并記錄。

雜交黃顙魚組（C0為對照組未加麻醉劑，C1～C5組加入麻醉劑）：試驗于2017年5月9日在南京市水產(chǎn)科學(xué)研究所祿口基地進行，運輸密度為28.08 g/L，氣溫18～29 ℃，稱取0、0.100、0.200、0.325、0.400、0.450、0.475、0.500、0.550 g MS-222麻醉劑及等量碳酸氫納，加入5 L池塘水中，配制成濃度為0、20、40、65、80（C1）、90（C2）、95（C3）、100（C4）、110 mg/L（C5）的麻醉劑，分別倒入盛有雜交黃顙魚的小盆中，根據(jù)白艷龍等的方法[28-29]，記錄入麻時間（魚進入盆內(nèi)到魚呼吸頻率幾乎為零，側(cè)翻于水面的時間）、復(fù)蘇時間（放入清水中，恢復(fù)正常呼吸頻率的時間）、存活率。去除不能使魚體麻醉或使魚致死的濃度，將其余濃度的麻醉劑倒入不同的氧氣袋中，充入純氧，迅速打包，以尼龍袋膨脹無凹癟為度。將裝有魚的氧氣袋放入轉(zhuǎn)速為70 r/min，溫度為20 ℃的搖床內(nèi)，進行模擬運輸。試驗時間為07：40—15：40。試驗期間，每隔2 h從搖床中取出氧氣袋1次，用多功能水質(zhì)測定儀（multi340i，WTW，德國）測定水體DO值與pH值，用水樣瓶（500 mL）取水樣50 mL，用氨氮測定儀（Hi96715，HANNA，意大利）測定水樣氨氮值，并記錄。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

反向傳播（back propagation，簡稱BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)之一，是信號正向傳播，誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含輸入層、隱藏層、輸出層。通過不斷調(diào)整權(quán)值和閾值，不斷逼近期望輸出[30]，當(dāng)誤差達到預(yù)先設(shè)定好的期望值時，視作網(wǎng)絡(luò)收斂[31]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下幾個步驟。

（1）確定網(wǎng)絡(luò)的輸入X（x1，x2，…，xn）與輸出Y（y1，y2，…，ym）以及隱含層節(jié)點數(shù)。初始化系統(tǒng)的連接權(quán)值wij和wjk、閾值ai、bk、學(xué)習(xí)速率和激活函數(shù)，常見的激活函數(shù) Sigmoid如下，其中x是激活函數(shù)的輸入。

（9）判斷誤差是否滿足要求，滿足則判定網(wǎng)絡(luò)收斂，不滿足返回步驟（2），進行下一步迭代。

1.4 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

徑向基函數(shù)（radial basis function，簡稱RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前向網(wǎng)絡(luò)，包含3層，分別為輸入層、隱藏層、輸出層[32]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要像BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣進行訓(xùn)練，其本質(zhì)是將樣本值從一個空間轉(zhuǎn)移到另一個空間，輸入層到隱含層之間沒有權(quán)值，徑向基函數(shù)一般為高斯函數(shù)。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的是，RBF根據(jù)預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)誤差不斷地添加隱含層神經(jīng)元個數(shù)，并動態(tài)調(diào)整節(jié)點中心、標(biāo)準(zhǔn)差及權(quán)值，把輸入樣本映射到另一個空間，經(jīng)過線性組合后形成網(wǎng)絡(luò)輸出，得到逼近的結(jié)果[33]。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

2.1 樣本的生成與預(yù)處理

本研究以GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》[34]及專家經(jīng)驗[35]作為水質(zhì)評價標(biāo)準(zhǔn)（表1），通過Matlab 2014a的Linspace函數(shù)等隔均勻分布方式內(nèi)插水質(zhì)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，隨機生成500個訓(xùn)練樣本。為加快收斂必須對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，特別是在用梯度下降法尋求最優(yōu)解時，很有可能走“之”字型路線（垂直等高線走），導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)模型需要迭代很多次才能收斂[36-37]。本研究采用Matlab 2014a的自帶工具函數(shù)mapminmax進行樣本歸一化。mapminmax的數(shù)學(xué)公式為

式中：x是水質(zhì)指標(biāo)，y是水質(zhì)等級，xmin、xmax、ymin、ymax分別是水質(zhì)指標(biāo)和水質(zhì)等級的最小值和最大值。

函數(shù)mapminmax逐行地對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將每行數(shù)據(jù)分別標(biāo)準(zhǔn)化到區(qū)間[ymin，ymax]內(nèi)，如果某行的數(shù)據(jù)全部相同，此時xmax=xmin，則Matlab內(nèi)部執(zhí)行y=ymin。其中xmax、xmin分別是訓(xùn)練樣本的最大值、最小值。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層與輸出層的確定

本研究選取DO、TAN、pH值3個直接關(guān)系活魚運輸中死亡率的指標(biāo)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。對于河川沙塘鱧組，為連續(xù)9 h的試驗數(shù)據(jù)。對于雜交黃顙魚組，首先確定所需麻醉劑濃度，由表2可知，在濃度為20、40 mg/L時，雜交黃顙魚對外界刺激作出正常反應(yīng)，游動靈敏;在濃度為65 mg/L時，雜交黃顙魚不能完全進入麻醉狀態(tài)，游動緩慢，身體可較好地保持平衡，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入去掉20、40、65 mg/L麻醉劑濃度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為水質(zhì)分類等級，將其映射在[0，1]區(qū)間內(nèi)（表3）。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)的確定

不同的傳遞函數(shù)，具有不同的泛化能力[38-39]。根據(jù)實際水質(zhì)情況，隱含層選取Sigmoid函數(shù)，輸出層選取purelin函數(shù)作為傳遞函數(shù)。

2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的構(gòu)建

根據(jù)Kolmogorov定理[40-41]的描述，1個包含3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只要隱含層節(jié)點數(shù)足夠多，便能夠?qū)θ我夥蔷€性函數(shù)進行逼近，因此本研究設(shè)定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3層。目前隱含層神經(jīng)元個數(shù)的確定沒有固定公式，若隱含層的神經(jīng)元個數(shù)太少，則網(wǎng)絡(luò)的精度不夠，容錯能力較差;若隱含層神經(jīng)元個數(shù)太多，又會出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象。因此本研究采用試錯法來確定隱含層節(jié)點數(shù)。

由表4所示，當(dāng)隱含層的節(jié)點數(shù)為7個時，網(wǎng)絡(luò)的均方誤差（mean-square error，簡稱MSE）最小，因此本研究選擇隱含層的神經(jīng)元個數(shù)為7個。

2.5 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出以及樣本的預(yù)處理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一致。隱含層的神經(jīng)元個數(shù)由網(wǎng)絡(luò)在迭代過程中自適應(yīng)確定。采用Matlab 2014a工具函數(shù)newrb來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每次迭代增加1個隱含層神經(jīng)元，直到達到目標(biāo)誤差或達到最大隱含層神經(jīng)元個數(shù)為止。隱含層的傳遞函數(shù)為高斯函數(shù)（Radbas），輸出層的傳遞函數(shù)為線性函數(shù)（purelin）。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然采用3層結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱含層、輸出層。

3 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的確定

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)的選取尤為重要，訓(xùn)練函數(shù)如果選取不當(dāng)，則網(wǎng)絡(luò)的收斂速度會很慢，并且容易陷入局部最優(yōu)解[42]。因此本研究比較分析選取不同訓(xùn)練函數(shù)時的網(wǎng)絡(luò)性能，結(jié)果（表5）顯示，采用L-M（Levenberg Marquardt）算法[43]（即Matlab中trainlm函數(shù)）的網(wǎng)絡(luò)誤差最小。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

本研究采用數(shù)值計算軟件（Matlab 2014a）的工具函數(shù)newff來建立網(wǎng)絡(luò)模型，其中學(xué)習(xí)率與動量因子為網(wǎng)絡(luò)自動調(diào)節(jié)，不需指定。訓(xùn)練結(jié)果（表6）顯示，最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3-7-1，即輸入層神經(jīng)元個數(shù)為3個，隱含層神經(jīng)元個數(shù)為7個，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1個。網(wǎng)絡(luò)最小誤差為8.88×10-9，迭代到193步時達到期望誤差。

3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)的半徑為20，網(wǎng)絡(luò)的最大神經(jīng)元個數(shù)為88個時，達到期望誤差5.57×10-7（表7）。

4 結(jié)果與分析

4.1 河川沙塘鱧運輸水質(zhì)評價結(jié)果

由表8可知，在選取的5個點中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有誤判，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測整體良好。

由表9可知，在選取的5個點中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有1個點出現(xiàn)誤判，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測整體良好。

通過2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與單因素評價結(jié)果對比，綜合分析水質(zhì)的變化情況，水質(zhì)等級越高，表示水質(zhì)污染越嚴(yán)重。單因素評價選取溶解氧作為評價指標(biāo)。河川沙塘鱧組、雜交黃顙魚組評價結(jié)果分別見表10、表11。

4.2 雜交黃顙魚運輸水質(zhì)評價結(jié)果

通過比較發(fā)現(xiàn)，無論是河川沙塘鱧組還是雜交黃顙魚組RBF神經(jīng)網(wǎng)路和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果完全一致。對于河川沙塘鱧，單因素評價方法與2種網(wǎng)絡(luò)的輸出有9不同;對于雜交黃顙魚，麻醉組的水質(zhì)等級整體低于對照組。

5 討論

水質(zhì)評價存在很多不確定因素，這些不確定因素與水質(zhì)的惡化存在一定的聯(lián)系。傳統(tǒng)的單因素評價方法是一種悲觀的水質(zhì)評價方法，時常片面評價水質(zhì)，不可以綜合利用水環(huán)境，降低了水環(huán)境的使用功能[23]。本研究利用BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次建立了活魚運輸水質(zhì)變化模型。結(jié)果表明，BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度較單因素評價方法高，擁有較強的泛化能力，且這2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價結(jié)果完全一致，說明將其用于綜合評價實際的活魚運輸水質(zhì)是可行的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有客觀性[33]，克服了傳統(tǒng)方法的局限性。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要人為確定隱含層的神經(jīng)元個數(shù)，隱含層神經(jīng)元個數(shù)選取的好壞直接影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度[44]，因此本研究采用試錯法來確定隱含層神經(jīng)元的個數(shù)，以避免盲目選擇。傳統(tǒng)的梯度下降法容易陷入局部最優(yōu)解，使得預(yù)測誤差大，因此本研究采用L-M算法，它是介于牛頓法與梯度下降法之間的一種非線性優(yōu)化方法，對于過參數(shù)化問題不敏感，能有效處理冗余參數(shù)問題，使代價函數(shù)陷入局部極小值的機會大大減小[45-46]。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度較快，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高，且不容易陷入局部最小值[47]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要確定的參數(shù)較少，通常只有1個spread（徑向基函數(shù)的分布密度），由于該參數(shù)的選取直接影響網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度，因此本研究采用試錯法來選取spread的最優(yōu)值。

對于河川沙塘鱧組，試驗結(jié)果顯示，運輸2 h后已不能滿足漁業(yè)用水標(biāo)準(zhǔn)，運輸5 h后水質(zhì)持續(xù)保持在V類，說明污染等級很高，污染已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。河川沙塘鱧運輸過程中，水質(zhì)惡化現(xiàn)象嚴(yán)重，往往是由大量排泄物導(dǎo)致的，這可能是由于其缺乏肌間刺，應(yīng)激強烈[15-16]。對于雜交黃顙魚組，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出顯示，麻醉組的水質(zhì)等級總體上好于未加麻醉劑的對照組。隨著麻醉劑濃度的增高，水質(zhì)整體變好。加入麻醉劑后，雜交黃顙魚運輸超過2 h仍有可能保持較好的水質(zhì)，而未加入麻醉劑的對照組，雜交黃顙魚在運輸2 h后，水質(zhì)等級已超過Ⅲ類，證明麻醉劑MS-222在水質(zhì)調(diào)控中起到了很好的效果。本研究對活魚運輸水質(zhì)進行評價，并將結(jié)果作為運輸水質(zhì)等級的劃分依據(jù)，最大限度地克服了人為的主觀臆斷，使評價具有客觀通用性，但網(wǎng)絡(luò)輸出通常受評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值和評價指標(biāo)上下限極值范圍的影響，如何確立活魚運輸水質(zhì)更為合理的標(biāo)準(zhǔn)值與極限值還有待進一步研究。

參考文獻：

[1]徐鋼春，顧若波，張呈祥，等.刀鱭兩種生態(tài)類群——“江刀”和“海刀”魚肉營養(yǎng)組成的比較及品質(zhì)的評價[J]. 海洋漁業(yè)，2009，31（4）：401-409.

[2]何小龍. 低壓水煮草魚肉的品質(zhì)及營養(yǎng)特性研究[D]. 揚州：揚州大學(xué)，2015：15-16.

[3]張春芳，楊文鴿，徐大倫，等.電子束輻照對美國紅魚肉營養(yǎng)成分的影響[J]. 輻射研究與輻射工藝學(xué)報，2011，29（4）：219-225.

[4]李 利，江 敏，馬 允，等.水產(chǎn)品保活運輸方法綜述[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37（15）：7303-7305.

[5]劉 驍，謝 晶，黃碩琳. 魚類?；钸\輸?shù)难芯窟M展[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè)，2015，41（8）：255-260.

[6]史為良. 活魚運輸中死亡原因和預(yù)防方法[J]. 中國水產(chǎn)，1980（2）：20-21.

[7]霍長江，賈延民，任 靜，等. 親魚長途運輸技術(shù)探討[J]. 科學(xué)養(yǎng)魚，2015（3）：21-23.

[8]程守坤. 鱖魚活體運輸技術(shù)基礎(chǔ)研究[D]. 上海：上海海洋大學(xué)，2015：11-12.

[9]余來寧，楊 東，劉紅艷，等. 十二種淡水魚類血紅蛋白與窒息點的相關(guān)分析[J]. 動物學(xué)雜志，2017，52（3）：478-484.

[10]強 俊，李瑞偉，王 輝. pH對奧尼羅非魚仔魚活力及仔、稚魚生長的影響[J]. 南方水產(chǎn)，2009，5（2）：69-73.

[11]區(qū)又君，羅 奇，李加兒. 卵形鯧鲹消化酶活性的研究 Ⅲ. pH對幼魚和成魚消化酶活性的影響[J]. 海洋漁業(yè)，2010，32（4）：417-421.

[12]Sinha A K，Liew H J，Diricx M，et al. The interactive effects of ammonia exposure，nutritional status and exercise on metabolic and physiological responses in gold fish （Carassius auratus L.）[J]. Aquatic Toxicology，2012，109：33-46.

[13]梁養(yǎng)賢. 模擬長途運輸中草魚血液和水質(zhì)變化研究[D]. 長沙：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2008：4-6.

[14]張曉林，王秋榮，劉賢德. 魚類?；钸\輸技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望[J]. 漁業(yè)現(xiàn)代化，2017，44（1）：40-44.

[15]丁嚴(yán)冬，藏 雪，張國松，等. 河川沙塘鱧4個不同地理群體的形態(tài)差異分析[J]. 海洋漁業(yè)，2015，37（1）：24-30.

[16]藏 雪. 河川沙塘鱧人工育苗的關(guān)鍵因子研究及鴨綠沙塘鱧線粒體DNA基因組分析[D]. 南京：南京師范大學(xué)，2015：1-3.

[17]吳 斌，王海華，張燕萍，等. 我國河川沙塘鱧生物學(xué)研究進展[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（8）：232-234.

[18]孔令杰. 黃顙魚人工繁殖技術(shù)研究[D]. 哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2003：1-3.

[19]毛慧玲，趙哲霞，舒漢鼎，等.鄱陽湖4種黃顙魚形態(tài)差異分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2014，41（5）：793-797.

[20]劉小玲. 魚類應(yīng)激反應(yīng)的研究[J]. 水利漁業(yè)，2007，27（3）：1-3.

[21]趙建華，楊德國，陳建武，等. 魚類應(yīng)激生物學(xué)研究與應(yīng)用[J]. 生命科學(xué)，2011，23（4）：394-401.

[22]胡 凱. 魚類應(yīng)激性出血病及其防治技術(shù)[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2007（6）：117，120.

[23]楊雪冰，焦宇卉，夏 杰，等. 伊洛河黃河鯉天然產(chǎn)卵場漁業(yè)水質(zhì)評價[J]. 水生態(tài)學(xué)雜志，2011，32（4）：42-45.

[24]Bakanovskaya L N. Application of artificial neural networks in the heart electrical axis position conclusion modeling[C]// Conference Series：Materials Science and Engineering，2016.

[25]Walczak S，Scorpio R J. Predicting pediatric length of stay and acuity of care in the first ten minutes with artificial neural networks[J]. Pediatric Critical Care Medicine，2000，1（1）：42-47.

[26]張 壘，鄒志紅. 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然水體溶解氧預(yù)測研究[J]. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2016，46（16）：122-127.

[27]陳 怡. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成都市中心城區(qū)三河水質(zhì)評價研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2012：1-41.

[28]白艷龍. 黃顙魚?；罴夹g(shù)研究[D]. 上海：上海海洋大學(xué)，2013：22-28.

[29]趙忠波，胡培培，劉汝鵬，等. 運輸時間和MS-222濃度對翹嘴鲌皮質(zhì)醇、乳酸及氧氣袋內(nèi)水質(zhì)的影響[J]. 淡水漁業(yè)，2016，46（2）：94-98.

[30]李曉峰，劉光中. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的改進及其應(yīng)用[J]. 四川大學(xué)學(xué)報（工程科學(xué)版），2000，32（2）：105-109.

[31]焦志欽. BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及其應(yīng)用[J]. 科技風(fēng)，2010（12）：200-201.

[32]Zhang Y Z，Zhou Q，Sun C X，et al. RBF neural network and ANFIS-based short-term load forecasting approach in real-time price environment[J]. IEEE Transactions on Power Systems，2008，23（3）：853-858.

[33]Yang F，Paindavoine M. Implementation of an RBF neural network on embedded systems：real-time face tracking and identity verification[J]. IEEE Transactions on Neural Networks，2003，14（5）：1162-1175.

[34]國家環(huán)保總局，國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局. 地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：GB 3838—2002[S]. 北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社，2002：1-3.

[35]王瑞梅，傅澤田，何有緣，等. 漁業(yè)水域水質(zhì)模糊綜合評價模型研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2005，10（6）：51-55.

[36]米江，紀(jì)國宜. 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)機故障診斷中的應(yīng)用[J]. 噪聲與振動控制，2011，31（2）：94-98.

[37]劉長良，陳 琛. 改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字圖像識別中的應(yīng)用[J]. 儀器儀表與分析監(jiān)測，2011（1）：16-19.

[38]Singh K P，Basant A，Malik A，et al. Artificial neural network modeling of the river water quality—a case study[J]. Ecological Modelling，2009，220（6）：888-895.

[39]May D B，Sivakumar M. Prediction of urban stormwater quality using artificial neural networks[J]. Environmental Modelling and Software，2009，24（2）：296-302.

[40]Nystrm K，Polidoro S. Kolmogorov-Fokker-Planck equations：comparison principles near lipschitz type boundaries[J]. Journal de Mathématiques Pures et Appliquées，2016，106（1）：155-202.

[41]王志明. Kolmogorov定理的一個變形[J]. 數(shù)學(xué)雜志，2008，28（4）：393-398.

[42]何慶中. 防止BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)進入局部誤差振蕩缺陷的一種方法[J]. 四川理工學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2007，20（3）：98-100.

[43]Wang P，Zhu D T. An inexact derivative-free Levenberg-Marquardt method for linear inequality constrained nonlinear systems under local error bound conditions[J]. Applied Mathematics and Computation，2016，282：32-52.

[44]Tan X H，Bai Y P，Shen D W. Analysis and prediction of bore pressure based on BP ANN[J]. Advanced Materials Research，2013，740：82-85.

[45]李雪芝，周建平，許 燕，等.基于L-M算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測短電弧加工表面質(zhì)量模型[J]. 燕山大學(xué)學(xué)報，2016，40（4）：296-300，318.

[46]朱博浩，周 棟，陳首學(xué)，等.用L-M法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價邊坡穩(wěn)定性[J]. 西部探礦工程，2011，23（10）：21-24.

[47]Pechá cˇ P，Sága M. Memetic algorithm with normalized RBF ANN for approximation of objective function and secondary RBF ANN for error mapping[J]. Procedia Engineering，2017，177：540-547.閆建偉. 我國青飼作物生產(chǎn)的區(qū)域優(yōu)勢布局分析——基于2014—2016年我國31省份面板數(shù)據(jù)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（4）：139-144.