Umělé neuronové sítě a taxonomická klasifikace v entomologii

• Autoři: VAŇHARA Jaromír; MURÁRIKOVÁ Natália; HAVEL Josef
• Rok publikování: 2006
• Druh: Článek ve sborníku
• Konference: Sborník abstraktu z konference Zoologicke dny 2006
• Fakulta / Pracoviště MU: Přírodovědecká fakulta
• Obor: Zoologie
• Klíčová slova: ANN insect identification
• Popis: Byla studována možnost aplikace umělých neuronových sítí (Artificial Neural Network, ANN) pro druhovou determinaci dvoukřídlého hmyzu (Diptera). Umělé neuronové sítě jsou schopny modelovat jakékoliv procesy a biologické systémy. ANN model je založen na nalezení souvislostí mezi vstupními a výstupními daty analýzou dostatečně obsáhlého souboru dat jedinců, u nichž byla klasickými expertními prostředky provedena determinace a kde každý vzorek (jedinec) je charakterizován navíc souborem morfometrických, popř. dalších znaků (characters). V procesu „učení“ je pomocí ANN nalezena relace mezi tímto souborem znaků a jejich přiřazením k příslušnému druhu. V druhé fázi je pak „natrénovaná“ neuronová síť schopna téměř okamžité determinace nových jedinců na základě zadaných znaků. V zoologické taxonomii je dosud využívání ANN velmi ojedinělé, i když přináší velmi zajímavé výsledky (u bezobratlých např. Hernández-Borges et al., 2004; Marcondes et al., 2005). Je známo, že u řady druhů nejsou znaky pro druhové rozlišení jednoznačné, mohou se překrývat, nebo dokonce scházejí, nebo je využíván materiál, který nesmí nebo nemůže být zničen (např. použitím destruktivní molekulární analýzy, nebo je materiál v preparátu, popř. se jedná o typový materiál).

Související projekty

• Diverzita biotických společenstev: kauzální analýza variability v prostoru a čase