فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

همه نژادهای گوسفندان بومی ایران بجز نژاد زل، دنبه‌دار هستند و علیرغم درصد چربی لاشه کمتر بره‌های نر نسبت به ماده‌ها، دارای وزن دنبه بیشتری می‌باشند. استفاده از میزان تنوع درون‌نژادی جهت تغییر ژنتیکی مستلزم اندازه‌‌گیری دقیق وصحیح وزن دنبه در دام‌های تحت انتخاب می‌باشد. هدف این مطالعه مقایسه روش‌های مدل‌سازی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و مدل خطی جهت پیش‌بینی وزن دنبه در گوسفند از روی وزن بدن و اندازه‌های مختلف ابعاد دنبه بود. برای مدل‌سازی جهت برآورد وزن دنبه، تعداد 32 بره از نژادهای شال و زندی، آمیخته‌های زندی×شال، زل×زندی و زل×شال تهیه گردید. ورودی‌های مدل شامل نوع تولد، جنسیت، نژاد، عرض بالای دنبه، عرض میانی دنبه، عرض پایین دنبه، ارتفاع دنبه و وزن بدن قبل از کشتار و خروجی مدل وزن دنبه بود. صفات وزن بدن، نژاد و عرض میانی دنبه به ترتیب با مقادیر 83/0، 82/0- و 80/0 دارای بیشترین همبستگی با وزن دنبه داشتند. پارامترهای برازش بهترین مدل شبکه عصبی‌مصنوعی دارای ضرایب تبیین 99/0 و مجذور میانگین مربعات خطای(RMSE) 3/70 گرم بودند. میزان پارامترهای مذکور در مدل خطی به ترتیب 89/0 و 86/263 گرم بود. نتایج حاصل از بسط مطالعه اصلی، وجود پیچیدگی روابط متقابل بین‌ورودی‌های مدل را نشان داد. این پژوهش امکان پیش‌بینی دقیق و صحیح وزن دنبه نژادها و آمیخته‌های مختلف را با استفاده از شبکه عصبی به اثبات رساند. این مطالعه همچنین نشان داد که برآورد وزن دنبه از روی صفات قابل اندازه‌گیری در گوسفند با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی با صحت و دقت بیشتری نسبت به مدل خطی انجام می‌شود.