人工神经网络在蚊虫自动鉴定中的应用(英文)

被引：10

作者：

李振宇 ^{[1
]}

周祖基 ^{[1
]}

沈佐锐 ^{[2
]}

姚青 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川农业大学农学院

[2] 中国农业大学农学与生物技术学院

来源：

四川农业大学学报 | 2005年 / 04期

关键词：

蚊子; 翅振频率; 人工神经网络; 自动鉴定;

D O I：

10.16036/j.issn.1000-2650.2005.04.008

中图分类号：

Q969 [昆虫分类学];

学科分类号：

摘要：

应用光电传感器和瞬时波形记录系统记录了5种蚊虫的翅振波形。结果显示,每种蚊虫的翅振波形为相似的正弦波。蚊虫的翅振频率虽然彼此间存在交叉,但差异明显。因此,通过建立人工神经网络对蚊虫的种类进行分类识别是可行的。研究中分别以蚊虫翅振频率和翅振波形建立人工神经网络,结果发现以翅振频率为特征值的神经网络的识别准确率高。该网络识别的平均准确率为72.67%,最高为89%。

引用

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