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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211159883.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法是由向海;周天日;谢莉;李华设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法，包括：进行生物电阻抗与鸡体尺数据测量以获取数据集；构建多元线性回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度，选取最优测量点位；构建岭回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度，选取最优测量点位；构建套索回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度选取最优测量点位；构建逻辑回归机器学习模型，获取预测结果并计算模型准确率；比较多元线性回归机器学习模型、岭回归机器学习模型以及套索回归机器学习模型的均方根误差以及拟合度，选择均方根误差小且拟合度大的学习模型作为最终回归模型；获取待预测的鸡的腹脂重。本发明可以准确预测活鸡腹脂含量，降低了测量成本。

本发明授权一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法在权利要求书中公布了：1.一种结合生物电阻测量和机器学习预测肉鸡腹脂重的方法，其特征在于，包括如下步骤： 进行生物电阻抗与鸡体尺数据测量，读取读取鸡体重、体斜长、腰围以及生物电阻抗数据并屠宰测量鸡的腹脂重以获取数据集，其中，生物电阻抗的测量点位包括多个； 构建多元线性回归机器学习模型，将数据集导入多元线性回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度，对多个测量点位的拟合度进行比较，选取最优测量点位； 构建岭回归机器学习模型，将数据集导入岭回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度，对多个测量点位的拟合度进行比较，选取最优测量点位； 构建套索回归机器学习模型，将数据集导入套索回归机器学习模型，计算均方根误差和拟合度，对多个测量点位的拟合度进行比较，选取最优测量点位； 构建逻辑回归机器学习模型，将数据集中高于平均腹脂重二分之一设置为0，低于平均腹脂重二分之一设置为1以获取新数据集，将新数据集导入逻辑回归机器学习模型，获取预测结果并计算模型准确率； 比较多元线性回归机器学习模型、岭回归机器学习模型以及套索回归机器学习模型的均方根误差，比较多元线性回归机器学习模型、岭回归机器学习模型以及套索回归机器学习模型的拟合度，选择均方根误差小且拟合度大的学习模型作为最终回归模型，并获取最终回归模型对应的最优测量点位； 将待预测的鸡的体重、体斜长、腰围以及生物电阻抗数据导入最终回归模型，获取待预测的鸡的腹脂重。

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