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《浙江大学》 2007年
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基于数字化的生物分类鉴定及知识集成研究

张小斌  
【摘要】: 21世纪是信息时代,随着计算机与网络的广泛普及与应用,数字化信息越来越被人们推崇与重视,知识数字化、传播网络化已成为传统学科信息化发展的必然要求。生物分类是物种多样性研究与保护中重要的基础工作,尽管现有的纸质分类信息十分丰富,但由于分类信息数字化开发工具匮乏,分类专家直接数字化比例低,生物分类信息资源的数字化发展相对缓慢。为改善此局面,推进生物分类信息资源的数字化建设,论文依托现代信息技术,以检索表数字编码、智能编制和二次重构三大创新技术为核心研制了生物分类鉴定知识系统与物种多样性数据库开发工具,为检索表等生物分类数字化信息的制作、整理、发布、使用与推广提供一套完整的电子化解决方案,并在此基础上建立了中国昆虫鉴定分类系统InsectX与植物检疫性昆虫信息平台W-QPM等网络系统。 1.检索表数字编码技术 基于规则的检索表数字化方式直接模拟专家思路,存在扩展性弱等诸多缺点。论文提出采用基于二维的特征分值数字矩阵保留检索表中对象与特征的匹配关系,并用XML结构化数据模板记录所有检索表信息。该方案数据元分离到位,数字矩阵十分适合计算机分析处理,深入挖掘扩展功能,它为生物分类信息数字开发与应用奠定了重要基础。 2.检索表智能编制技术 为实现检索表直接数字化开发,提高设计效率与科学性,论文从检索表设计基本原则出发,设计了全局优化的新检索表编制算法,可基于专家建立的特征与对象关联矩阵产生备选检索表,通过比较检索表特征优化度、对象优化度或综合优化度,并参考检索表长度和特征总优先度,输出最佳检索表。以此为核心开发的二项检索表专业设计软件KeyMaker优化性能达到并高于同类DELTA Key软件,可代替分类专家智能设计出最佳的检索策略,减少手工编写检索表所花费的时间与精力。 3.检索表二次重构技术 该技术是一种新颖的“表生表”重构技术,它以基础分类检索表为知识库,根据用户定制的重构对象,通过分类单元与鉴定特征间匹配关系的反向推理,自动搜寻并重组检索路线,生成只含指定分类单元和必要特征的二次检索表,可大大简化依据传统分类检索表鉴定的繁琐过程,提高鉴定效率。目前InsectX已支持定制国内昆虫科及以上分类单元、茧蜂科所有已知种在线进行二次检索表重构。 4.生物分类鉴定知识系统开发工具 该工具是提供给分类专家、多样性工作者等从事分类信息数字化,提供网络信息服务的综合平台。用户只需收集、整理与入库分类资料,其他如网页制作、数据库集成和网站发布等技术性工作都由该工具自动完成。生成的系统内建系统分类树、辅助鉴定、二次检索表重构、物种鉴定训练、信息检索查询、分类专题定制等功能,完全能满足各种分类研究与学习的需要。 5.物种多样性数据库开发工具 该工具收录分类地位、鉴别特征、地理分布、标本信息、物种图片等信息,并编译成易理解、可移植的基本信息库和物种图片库,用于第三方分类软件或系统的开发。以此开发构建的茧蜂科多样性数据库已收录分类阶元731个,茧蜂569种,检索表128个,是国内茧蜂分类信息最全的多样性数据库。 6.基于Web的中国昆虫鉴定分类系统InsectX InsectX以昆虫系统分类树为框架,涉及分类阶元1873个,检索表984个,物种图片2343张,特征图片284张,包括名称、特征、分布、鉴定流程、术语释解、检索表等信息,是国内分类系统最完善、内容最全面的生物资源数据库之一。系统以提供网络检索表在线鉴定、二次检索表重构鉴定、物种直观鉴定训练等功能为特色,是昆虫分类鉴定与科普教学的重要电子工具。 7.基于Wap的植物检疫性昆虫信息平台W-QPM W-QPM是基于无线互联网的移动式专家系统,收录了203种植物检疫性昆虫信息,涵盖分类地位、检疫特征、来源产地、寄主植物、物种图片等,并提供这些物种快速的多途径检索功能。检疫人员在海港口岸等地可通过各种手机、PDA等便携式移动终端实时访问,查询检疫信息,在线咨询专家,辅助决策鉴定。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:Q19

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘英奎;基于数值分类学及分子系统学的宽体金线蛭和光润金线蛭分类研究[D];陕西师范大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 李宁;王姣;;全球生物多样性的减少与对策[J];国土与自然资源研究;2006年04期
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10 高灵旺,沈佐锐,刘志琦,马晓光;基于二叉分类推理的昆虫分类辅助鉴定多媒体专家系统通用平台TaxoKeys的设计与开发[J];昆虫学报;2003年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 陈文;基于决策树的入侵检测的实现[J];安徽技术师范学院学报;2005年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 叶红云;倪志伟;陈恩红;;一种混合型集成学习演化决策树算法[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
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8 叶中行;陆青;余敏杰;;计算智能在银行信贷信用分类中的应用[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集(下册)[C];2008年
9 徐怡;余斌;李龙澍;;粗糙集在决策树生成中的应用[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
10 ;Rough Set Based Autolanding Control[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
2 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
3 徐河杭;面向PLM的数据挖掘技术和应用研究[D];浙江大学;2010年
4 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
5 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
6 管红波;食品连锁经营中的有效客户反应研究[D];东华大学;2010年
7 李军;不平衡数据学习的研究[D];吉林大学;2011年
8 魏小涛;在线自适应网络异常检测系统模型与相关算法研究[D];北京交通大学;2009年
9 王中锋;树型贝叶斯网络分类器鉴别式训练研究[D];北京交通大学;2011年
10 杨明;分布式环境下的安全策略关键技术研究[D];吉林大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
2 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
3 刘张璐;城市生物多样性保护规划大纲编制的研究[D];山东农业大学;2010年
4 徐洪伟;数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 曹振兴;适应概念漂移的数据流分类算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 李晓光;数据挖掘技术在高校招生和教务管理中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 秦园;基于SPOT5的土地信息提取技术研究[D];大连理工大学;2010年
8 李仁良;决策树算法在临床诊断中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
9 郑陶;基于平面向量的决策树算法在高考志愿选择系统中的应用[D];辽宁工程技术大学;2010年
10 孙怡哲;一种改进的决策树算法研究与应用[D];辽宁工程技术大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈义;南京近郊蛭类及一新种之记载[J];动物学报;1962年04期
2 张荫碧;西藏南部水蛭的国内新纪录[J];动物学报;1963年03期
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10 桂建芳;脊椎动物线粒体DNA的进化遗传学[J];动物学杂志;1990年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 陈茹冰;中国斑腿蝗科部分种类线粒体ND2基因及其相邻tRNAs基因的分子进化与系统学研究[D];陕西师范大学;2005年
2 于志辉;秦岭地区橄榄秦岭蝗的谱系地理学研究[D];陕西师范大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 何忠,陈念丽,席瑞华,陈宁生,岳廷茂;非洲蝼蛄(Gryllotalpa africana Palisot de Beauvois)的鸣声结构及声引诱[J];动物学报;1989年01期
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7 孙冠英,陈学新,程家安;LUCID:多途径的分类检索和诊断专家系统[J];动物分类学报;2002年04期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 谭明杰;;数据挖掘技术在问卷调查分析中的应用[J];科技资讯;2006年26期
4 郭文忠;陈国龙;陈水利;陈庆良;蔡国榕;;基于粒子群优化的分类规则挖掘方法及其应用[J];集美大学学报(自然科学版);2008年03期
5 邹木春;;粗糙集理论在视频特征提取与视频分类中的应用[J];今日科苑;2008年24期
6 葛斌;孟祥瑞;;内涵缩减与分类规则求解[J];科技导报;2009年15期
7 董军凯;;数据挖掘技术在成绩分析中的应用[J];科技资讯;2009年22期
8 郭文忠;陈国龙;陈水利;陈庆良;蔡国榕;;基于粒子群优化的分类规则挖掘方法及其应用[J];集美大学学报(自然科学版)网络版(预印本);2008年03期
9 王儒敬;葛运健;滕明贵;张晓明;;基于粗集的空间对象分类学习算法[J];中国科学技术大学学报;2006年02期
10 李玲俐;;数据挖掘中分类算法综述[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2011年04期
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4 王奇珍;汤志钢;胡学钢;简宋全;;基于相对约简格的分类规则挖掘[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
5 张玮秀;;信息数字化时代对档案工作的挑战[A];江苏省档案现代化管理与档案信息化建设学术研讨会交流材料[C];2002年
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7 顿毅杰;张小峰;张永;;基于不可分辨关系的分类规则算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
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10 付萍;张毅;方孝梅;;浅析ICD-10的实用性[A];中华医院管理学会病案管理专业委员会第12届全国病案管理学术会议论文集[C];2003年
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1 卜亚杰;决策树分类算法的研究及应用[D];华北电力大学(河北);2008年
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4 张海笑;数据挖掘分类技术在高校教学中的应用研究[D];广东工业大学;2005年
5 丁悦;数据挖掘中判定树算法的研究与优化[D];上海师范大学;2008年
6 赵亮;基于概念格的分类系统的研究与实现[D];吉林大学;2005年
7 何国建;基于粗糙集理论与遗传算法的分类算法研究[D];西南交通大学;2005年
8 陈慧;基于概念格的多数据源中分类规则挖掘研究[D];合肥工业大学;2006年
9 姜红艳;数据挖掘在学生成绩分析中的应用[D];吉林大学;2006年
10 唐建清;数据挖掘在桂林旅游信息中的应用研究[D];华东师范大学;2007年
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