粗糙集神经网络在昆虫总科阶元分类学上的应用

• 作者: 庞发虎 杜瑞卿 王庆林 褚学英 赵秋红
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 昆虫分类 粗糙集 神经网络 数学形态特征
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 农业科学
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: Q964
• 字数: 3276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4333.2007.01.007

摘要

为研究粗糙集和神经网络相结合方法的实践性,以及昆虫的数学形态特征在总科阶元上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性.从总科角度对鳞翅目(Lepidoptera) 和鞘翅目(Coleoptera) 5个总科23种虫体图像中提取的昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行粗糙集神经网络分析.结果表明:在总科阶元上, 11项特征的可靠性大小为,面积、亮斑数＞周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率＞纵轴长、叶状性、球状性,与赵汗青等的统计分析结果中属性特征的重要性大多数一致;神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致.应用粗糙集理论进行昆虫数学形态特征分类结果准确;在昆虫总科阶元分类上粗糙集神经网络较统计学方法具有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞发虎	南阳师范学院生命科学系	45	291	10.0	15.0
2	褚学英	南阳师范学院生命科学系	39	271	9.0	14.0
3	杜瑞卿	南阳师范学院生命科学系	61	495	12.0	19.0
4	王庆林	南阳师范学院生命科学系	34	227	9.0	12.0
5	赵秋红	南阳师范学院数学系	3	41	2.0	3.0