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摘要:
本文根据昆虫图像,对半翅目、鳞翅目、鞘翅目的28种昆虫提取的形状参数、叶状性、球状性等7项数学形态特征进行了粗糙集模糊聚类分析.在粗糙集处理的基础上,分别进行7指标和3指标(相对约简)两种不同的模糊聚类分析法相比较.结果显示,在作为目级阶元分类指标时,各项特征的重要性依次为:(似圆度、偏心率)>(亮斑数、球状性、圆形性)>(叶状性、形状参数);粗糙集分类正确率优于模糊聚类分析法;粗糙集处理后的3指标分类正确率优于未处理的7指标分类正确率.结论认为,粗糙集理论在昆虫依据数学形态特征进行分类方面与统计分析方法相比更有优势,粗糙集滤过指标后再进行模糊聚类法分析在昆虫分类研究上具有重要意义.
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文献信息
篇名 粗糙集模糊聚类分析法在昆虫分类研究中的应用
来源期刊 昆虫学报 学科 生物学
关键词 昆虫分类 粗糙集 模糊聚类 数学形态特征
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 进化与系统学
研究方向 页码范围 106-111
页数 6页 分类号 Q966
字数 5621字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0454-6296.2006.01.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杜瑞卿 南阳师范学院生命科学系 61 495 12.0 19.0
2 张征田 南阳师范学院生命科学系 30 172 8.0 11.0
3 武福华 南阳师范学院生命科学系 10 45 4.0 6.0
4 刘广亮 南阳师范学院计算机系 20 41 3.0 5.0
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昆虫学报
月刊
0454-6296
11-1832/Q
16开
北京市朝阳区北辰西路1号院5号中国科学院动物研究所
1950
chi
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