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题名南海中南部金带细鲹与长体圆鲹矢耳石外型比较分析
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作者
李伟畅
朱国平
王雪辉
林龙山
李渊
杜飞雁
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机构
上海海洋大学海洋科学学院
中国水产科学研究院南海水产研究所
自然资源部第三海洋研究所海洋生物与生态实验室
上海海洋大学极地研究中心
大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室极地海洋生态系统研究室
农业农村部海洋牧场重点实验室
国家数字渔业(海洋牧场)创新分中心
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出处
《生物学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期54-60,共7页
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基金
海南省自然科学基金项目(422MS156)
国家科技基础资源调查专项(2017FY201405,2018FY100105)
+1 种基金
全球变化与海气相互作用专项(GASI-02-SCS-YDsum)
中国水产科学研究院南海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(2021SD14)。
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文摘
为了解鲹科鱼类矢耳石的形态特征和研究不同机器学习算法对南海鲹科鱼类矢耳石的种群分类效果,根据南海中南部水域采集的金带细鲹(Selaroides leptolepis)及长体圆鲹(Decapterus macrosoma)样本,对其耳石进行4种基础形态参数测量后转换为6种形态指标,并由两种耳石中提取出44个椭圆傅里叶描述子系数对其进行主成分分析,使用线性判别分析、随机森林、K-最近邻、支持向量机这4种不同的机器学习分类模型对其进行判别。结果表明,两种鲹科鱼的耳石参数和叉长均有显著性差异,金带细鲹和长体圆鲹耳石的长、高、面积、周长与叉长均呈幂函数关系。由形态指标分析可知,金带细鲹较长体圆鲹耳石环率更低,即更趋近于圆,更为规则,两者各形态指标间均存在显著性差异。主成分分析显示,第1和第2主成分分别解释了总变异的20.1%和13.3%,可对其进行较好的区分。4种分类模型中,随进森林的判别正确率最高为100%,支持向量机的判别正确率最低为93.3%。研究结果表明,机器学习算法对南海鲹科鱼类矢耳石具有较好的判别效果,且傅里叶分析更加直观清晰和准确。
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关键词
耳石形态
金带细鲹
长体圆鲹
机器学习
判别分析
南海
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Keywords
otolith morphology
Selaroides leptolepis
Decapterus macrosoma
machine learning
discriminant analysis
South China Sea
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分类号
S931.1
[农业科学—渔业资源]
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题名校园网络信息安全现状与防护策略分析
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作者
李伟畅
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机构
广州市第二中学
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出处
《科学与信息化》
2022年第22期143-145,共3页
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文摘
在信息时代,网络教育日益成为现代教学方式中重要的形式之一,它可以使教育过程更加个性和开放,学生获取知识的过程不再受时间以及空间的局限,因而对于信息技术的应用以及相关人才的培养尤为重要,也基于上述原因,网络安全问题成为校园网管理的重点。本文从校园网的安全现状出发,分析了校园网安全面临的威胁和维护网络安全的策略,建立了一个完善的校园网安全体系,并介绍了一些当前流行的校园网信息安全解决方案。
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关键词
校园网络
防火墙
网络安全
安全技术
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Keywords
campus network
firewall
network security
security technology
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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