一种青蟹卵母细胞无损智能分期方法和系统

本发明公开了一种青蟹卵母细胞无损智能分期方法和系统，包括以下步骤：获取活体拟穴青蟹至少包括甲长和体重的形态学参数；将形态学参数输入预先Pipeline封装训练的、最优参数的基于XGBoost的特征增强回归预测模型，得到卵母细胞直径预测值；根据预测值精准匹配预置分期标准，确定卵巢发育分期；当预测置信度低时，触发鉴定并利用确认数据对模型进行增量学习，以自适应优化模型精度。采用本发明使用机器学习替代解剖学实现无损测定青蟹的卵母细胞直径，预测直径直联卵巢发育阶段表自动匹配发育阶段。该方法的最简易配置仅需甲长和体重测量作为有效参数，轻量化模型可以应用于青蟹快速在线无损卵巢发育分期系统，智能分期可以有效指导实际养殖决策。