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1、浙江師范大學(xué)碩士學(xué)位論文云理論(Cloudthey)在山茶屬植物數(shù)值分類學(xué)中的應(yīng)用研究姓名:皮二旭申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):植物學(xué)指導(dǎo)教師:呂洪飛20090501等指標)對瘤果茶組、油茶組、短柱茶組、茶組、紅山茶組和糙果茶組等進行分類研究。為探索不同數(shù)目分類指標對本云分類器分類效果的影響,本實驗中將從瘤果茶組、油茶組、短柱茶組、茶組、紅山茶組和糙果茶組6個組中隨機分別挑選3個組進行兩次比較研究:A)瘤果茶組、油茶組和短柱茶組部分,依據(jù)權(quán)數(shù)
2、不同的分類屬性所確立的云模型差異是明顯的。基于一些權(quán)數(shù)較小的屬性(Cloudmodelbasedonatm【buteswithsmallweights,CMSW)所建立的云模型,不同組間界限劃分很模糊,彼此間交迭的部分比較多。例如,本實驗中,短柱茶組中有3000%的種類被歸入油茶組。相比較而言,基于權(quán)數(shù)較大的一些屬性(Cloudmodelbasedonattributeswithlargeweights,CMLW)所建立的云模型中不同組
3、之間的界限就清晰得多,分類正確率明顯提高,此時只有1670%的短柱茶組植物被歸入油茶組。另一方面,我們考察了依據(jù)所有可用分類指標和依據(jù)部分分類指標進行分類的效果比較。依據(jù)全部13個分類指標的3個組分類結(jié)果正確率分別為瘤果茶組8500%,短柱茶組8000%,油茶組6000%,達到全局最優(yōu)化效果,分類結(jié)果正確率明顯高于依據(jù)局部分類指標的分類。B)茶組、紅山茶組和糙果茶組部分,本部分的研究結(jié)果與上部分存在著一定的相似性,且更進一步印證了分類指
4、標越全面數(shù)值分類正確率可能越高的假設(shè)。我們在上部分中基于13個分類指標的數(shù)值分類結(jié)果中,正確率最高的局部組也只有8500%,而本部分分類屬性增加到23個后,3個組分類結(jié)果正確率都能達到100%。(3)運用本試驗中介紹的方法對分類指標進行加權(quán)處理所獲得權(quán)值順序可為今后客觀編寫植物志檢索表提供了客觀的依據(jù)。以中國植物志中的糙果茶組為例,本研究中苞片數(shù)目(ABA)、萼片數(shù)目(ASP)、果實周長(FDM)等大小位列分類權(quán)重前三,因而可以在編制該
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