作者：杜瑞卿; 褚学英; 王庆林; 赵秋红; 庞发虎昆虫分类粗糙集神经网络数学形态特征
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。
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