J 2014

Artificial neural networks in online semiautomated pest discriminability: an applied case with 2 Thrips species

FEDOR, Peter; Eladia Maria PEÑA-MÉNDEZ; Halina KUCHARCZYK; Jaromír VAŇHARA; Josef HAVEL et al.

Základní údaje

Originální název

Artificial neural networks in online semiautomated pest discriminability: an applied case with 2 Thrips species

Název česky

Umělé neuronové sítě při online poloautomatické determinaci škůdců: aplikovaný příklad na 2 druzích třásněnek rodu Thrips

Autoři

FEDOR, Peter; Eladia Maria PEÑA-MÉNDEZ; Halina KUCHARCZYK; Jaromír VAŇHARA; Josef HAVEL; Martina DORIČOVA a Pavol PROKOP

Vydání

Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 2014, 1300-011X

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10600 1.6 Biological sciences

Stát vydavatele

Turecko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 0.929

Kód RIV

RIV/00216224:14310/14:00074854

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

UT WoS

000328624300013

EID Scopus

2-s2.0-84890228393

Klíčová slova česky

Umělé neronové sítě; online semiautomatická determinace; Thysanoptera

Klíčová slova anglicky

Artificial neural networks; online semiautomated pest identification; Thysanoptera

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 8. 3. 2018 14:56, Mgr. Lucie Jarošová, DiS.

Anotace

V originále

We present a methodical paper based on ANN to discriminate morphologically very similar species, Thrips sambuci Heeger, 1854 and T. fuscipennis Haliday, 1836 (Thysanoptera: Thripinae), as an applied case for more general use. Statistical analysis of 17 characters, measured or determined for this 2 Thrips species (reared from larvae in our laboratories), including 15 quantitative morphometric variables, was performed to elucidate morphological plasticity, detect eventual outliers, and visualize differences between the studied taxa. The computational strategy applied in this study includes a set of statistical tools (factor analysis, correlation analysis, principal component analysis, and linear discriminant analysis). This complex approach has proven the existence of 2 separate species: T. fuscipennis and T. sambuci.

Česky

Předkládáme metodickou práci využívající ANN k rozlišení morfologický velmi podobných druhů Thrips sambuci Heeger, 1854 and T. fuscipennis Haliday, 1836 (Thysanoptera: Thripinae), jako aplikovaný příklad pro další široké využití. Statistická analýza 17 znaků, provedená u těchto 2 druhů (vychovaných z larev v našich laboratořích), včetně 15 kvantitativní morphometrických proměnných, byla stanovena k objasnění morfologické plasticity, detekování možný oulierů a vizualizování rozdílů mezi studovanými taxony. Zde aplikovaná computerová strategie zahrnovala soubor statistických nástrojů, jako je faktorová analýza, korelační analýza, analýza hlavních komponent a lineární diskriminační analýza. Tento komplexní přístup prokázal existenci 2 samostatných druhů: T. fuscipennis and T. sambuci.