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- [7] 粗糙集理论与方法[M]. 科学出版社 , 张文修等编著, 2001
- [8] 动物分类原理与方法[M]. 高等教育出版社 , 郑乐怡编著, 1987
粗糙集神经网络在昆虫总科阶元分类学上的应用
被引：2
|作者：
杜瑞卿
[1
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褚学英
[1
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王庆林
[1
]
赵秋红
[2
]
庞发虎
[1
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机构：
[1] 南阳师范学院生命科学系
[2] 南阳师范学院数学系
来源：
关键词：
昆虫分类;
粗糙集;
神经网络;
数学形态特征;
D O I：
暂无
中图分类号：
Q969 [昆虫分类学];
学科分类号：
07 ;
0710 ;
09 ;
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。
引用
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