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泛函连接网络计算软件及其在生物多样性研究中的应用
引用本文:张文军,齐艳红,Schoenly K G.泛函连接网络计算软件及其在生物多样性研究中的应用[J].生物多样性,2002,10(3):345-350.
作者姓名:张文军  齐艳红  Schoenly K G
作者单位:1. 中山大学生物防治国家重点实验室,生命科学学院,计算机科学系,广州,510275
2. Department of Biological Sciences, California State University, Stanislaus, CA 95382, USA
基金项目:国家自然科学基金“农田有害生物可持续管理的生物多样性计算方法及软件”(3 0 170 184),教育部留学回国人员科研基金“农田有害生物管理的生物多样性定量算法及计算软件研制”(2 0 0 0 ),ADB和InternationalRiceResearchInstitute项目“ExploitingBiodiversityforSus
摘    要:针对农田生物多样性分析的需要,研制出泛函连接网络(FLANN)计算软件。该软件由7个Java类和1个HTML文件组成,是一种Internet在线计算工具,可运行于多种操作系统和Web浏览器上,并在各种类型的PC及工作站上使用,可读取多种类型的数据库文件。对水稻田昆虫生物多样性的两组取样调查数据Zmar18和Zapr15,用生物多样性工具软件LUMP和非监督分类-离差平方和聚类法进行统计归纳及分类,分别划分为21个和20个功能群,各包含60个样本。以FLANN计算软件对昆虫生物多样性进行了模式分类分析。结果表明,泛函连接网络的模式分类及预测与实际测查结果吻合良好。泛函连接网络Internet在线计算软件的应用可促进生物多样性数据采集和分析的规范化,有利于数据和信息共享,也为形成高度的生物多样性智能分析系统提供了一种工具。

关 键 词:泛函连接网络  计算软件  Internet  农田生物多样性
文章编号:1005-0094(2002)03-0345-06
收稿时间:2001-12-11
修稿时间:2002-4-25

Functional Link Artificial Neural Networks and agri-biodiversity analysis
Schoenly K G.Functional Link Artificial Neural Networks and agri-biodiversity analysis[J].Biodiversity Science,2002,10(3):345-350.
Authors:Schoenly K G
Abstract:A computational software using Functional Link Artificial Neural Network (FLANN) was developed. This software includes seven Java classes and one HTML file. It is an Internet online computational software which can be run on various operational systems and web browsers, and can read various databases. Two data sets of rice insect biodiversity were lumped and clustered employing the biodiversity software LUMP and hierarchical clustering, which resulted in two sets of training samples each with 60 samples and, 21 and 20 functional groups, respectively. Ten samples to be predicted were prepared for each set of data. FLANN was used to make pattern classifications. The simulated and predicted results with FLANN software gave good fitness to the investigated results. The development of FLANN software also provides a new tool for the development of Internet intelligent analytical system for biodiversity studies.
Keywords:Functional Link Artificial Neural Network  software  Internet  agri  biodiversity  
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