昆虫学报
昆蟲學報
곤충학보
ACTA ENTOMOLOGICA SINICA
2006年
1期
106-111
,共6页
杜瑞卿%张征田%刘广亮%武福华
杜瑞卿%張徵田%劉廣亮%武福華
두서경%장정전%류엄량%무복화
昆虫分类%粗糙集%模糊聚类%数学形态特征
昆蟲分類%粗糙集%模糊聚類%數學形態特徵
곤충분류%조조집%모호취류%수학형태특정
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.
本文根據昆蟲圖像,對半翅目、鱗翅目、鞘翅目的28種昆蟲提取的形狀參數、葉狀性、毬狀性等7項數學形態特徵進行瞭粗糙集模糊聚類分析.在粗糙集處理的基礎上,分彆進行7指標和3指標(相對約簡)兩種不同的模糊聚類分析法相比較.結果顯示,在作為目級階元分類指標時,各項特徵的重要性依次為:(似圓度、偏心率)＞(亮斑數、毬狀性、圓形性)＞(葉狀性、形狀參數);粗糙集分類正確率優于模糊聚類分析法;粗糙集處理後的3指標分類正確率優于未處理的7指標分類正確率.結論認為,粗糙集理論在昆蟲依據數學形態特徵進行分類方麵與統計分析方法相比更有優勢,粗糙集濾過指標後再進行模糊聚類法分析在昆蟲分類研究上具有重要意義.
본문근거곤충도상,대반시목、린시목、초시목적28충곤충제취적형상삼수、협상성、구상성등7항수학형태특정진행료조조집모호취류분석.재조조집처리적기출상,분별진행7지표화3지표(상대약간)량충불동적모호취류분석법상비교.결과현시,재작위목급계원분류지표시,각항특정적중요성의차위:(사원도、편심솔)＞(량반수、구상성、원형성)＞(협상성、형상삼수);조조집분류정학솔우우모호취류분석법;조조집처리후적3지표분류정학솔우우미처리적7지표분류정학솔.결론인위,조조집이론재곤충의거수학형태특정진행분류방면여통계분석방법상비경유우세,조조집려과지표후재진행모호취류법분석재곤충분류연구상구유중요의의.
