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基于人工神经网络的人工瘤胃发酵甲烷与挥发性脂肪酸产量预测模型研究

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
縮略词表第14-16页
第一章 文献综述第16-32页
 1. 研究目的和意义第16-17页
 2. 国内外研究现状第17-29页
 3. 研究内容和技术路线第29-32页
第二章 试验研究第32-78页
 试验一 应用人工瘤胃产气技术测定肉牛混合饲料发酵的甲烷、二氧化碳和挥发性脂肪酸产量第32-45页
  摘要第32页
   ·前言第32页
   ·材料和方法第32-37页
   ·结果第37-43页
   ·讨论第43-44页
   ·小结第44-45页
 试验二 基于CNCPS碳水化合物组分用多元线性回归模型预测瘤胃甲烷的产量第45-52页
  摘要第45页
   ·前言第45-46页
   ·材料和方法第46-47页
   ·结果第47-49页
   ·讨论第49-51页
   ·小结第51-52页
 试验三 基于人工神经网络以CNCPS碳水化合物组分为日粮变量预测瘤胃甲烷产量第52-63页
  摘要第52页
   ·前言第52-53页
   ·材料和方法第53-55页
   ·结果第55-60页
   ·讨论第60-62页
   ·小结第62-63页
 试验四 基于CNCPS碳水化合物组分用多元线性回归模型和人工神经网络模型预测瘤胃挥发性脂肪酸产量的比较研究第63-78页
  摘要第63页
   ·前言第63-64页
   ·材料和方法第64-65页
   ·结果第65-72页
   ·讨论第72-77页
   ·小结第77-78页
第三章 结论和建议第78-79页
 1. 本研究的主要结论第78页
 2. 本研究的创新点第78页
 3. 有待进一步研究的问题第78-79页
参考文献第79-85页
附录第85-88页
致谢第88-89页
作者简介第89-90页

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