一种基于机器学习的梨形环棱螺性别预测方法及应用

本发明公开了一种基于机器学习的梨形环棱螺性别预测方法及应用，属于水产动物性别鉴定技术领域。本发明以梨形环棱螺的壳形性状数据为训练样本，分别构建多层感知器模型（MLP）、主成分分析降维模型（PCA）和随机森林模型对其性别差异特征进行提取。构建的MLP模型的性能和预测准确率最优，其预测准确率达99.1%，召回率和F1分数均超过95%。本发明突破现有的环棱螺性别鉴定方法的局限性，能快速、准确地预测出梨形环棱螺的性别，为环棱螺新品种选育及人工繁殖中雌雄亲本的筛选提供便利。