粗糙集神经网络在昆虫总科阶元分类学上的应用

编号 zgly0000503628

文献类型 期刊论文

文献题名 粗糙集神经网络在昆虫总科阶元分类学上的应用

学科分类 220.3020;森林昆虫学

作者 杜瑞卿  褚学英  王庆林  赵秋红  庞发虎 

作者单位 南阳师范学院生命科学系  南阳师范学院数学系 

母体文献 中国农业大学学报 

年卷期 2007,12(1)

页码 33-38

年份 2007 

分类号 Q964 

关键词 昆虫分类  粗糙集  神经网络  数学形态特征 

文摘内容 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。