蛾翅数学形态特征用于夜蛾分类和鉴定的可行性研究

为探讨蛾翅数学形态特征(MMC)在夜蛾科分类鉴定中的可行性,本文利用数字化技术获得和处理昆虫图像,对鳞翅目夜蛾科6种夜蛾的右前翅提取矩形度、延长度、叶状性、偏心率、球状性、似圆度和不变矩Hu1、Hu2等13项与大小尺度和方向均无关的数学形态特征,并利用方差分析、逐步判别分析和聚类分析等方法研究了各项数学形态特征在昆虫分类上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性,并且从数学形态学角度对夜蛾科6个种的亲缘关系进行了分析。分析结果认为矩形度和延长度2个形态特征对这6种夜蛾的分类鉴定没有显著意义,从而筛选出11个形态特征作为分类变量,它们的作用大小依次为:(偏心率、Hu5、Hu7)>Hu2>似圆度>球状性>Hu3>(叶状性、Hu1、Hu6)>Hu4。利用蛾翅的这些特征参数成功地实现了对夜蛾科6种夜蛾的分类鉴定,基于这些特征参数的6种夜蛾的亲缘关系远近与基于传统形态学的系统进化观点相同。研究表明蛾翅数学形态特征可应用于蛾类昆虫的快速鉴定,为未来逐步实现蛾类昆虫的自动识别奠定了基础。

数学形态学在昆虫分类学上的应用研究.Ⅰ.在目级阶元上的应用研究

根据昆虫图像 ,对半翅目 (Hemiptera)、鳞翅目 (Lepidoptera)、鞘翅目 (Coleoptera)的 34种昆虫提取形状参数、叶状性、球状性等 7项数学形态特征进行了统计分析 ,从而论证了各项数学形态特征在目级昆虫分类阶元上作为分类特征的可行性和可靠性 ,并从数学形态学角度对所涉及到的同阶元昆虫类群的亲缘关系做了描述。结果表明 ,在作为目级阶元分类特征时 ,各项特征的可靠性依次为 :(似圆度、偏心率、亮斑数 ) >(叶状性、球状性、圆形性 ) >形状参数。由这些特征的差异显著性可知 ,从数学形态特征角度讲 ,3个目的亲缘关系远近大小依次为 :半翅目与鞘翅目 >半翅目与鳞翅目 >鳞翅目与鞘翅目。

混合直流输电系统功率同步控制研究

针对一端采用传统电网换相换流阀(line commutated converter,LCC)另一端为电压源换流阀(voltage sourced converter,VSC)的混合直流输电系统因其直流侧电抗较大,造成传统双闭环矢量控制策略中电流内环的快速性与稳定性相互矛盾、暂态扰动易造成系统功率振荡等问题,提出VSC侧换流站采用功率同步控制的方法,同时,通过增加桥臂电容储能控制环,保持三相桥臂电容电压之和基本不变,抑制系统功率和直流电压波动,减小了有功功率控制环存在欠阻尼特性的影响。最后,结合模块化多电平变流器(modular multi-level converter,MMC)应用,利用仿真软件搭建双端混合直流输电系统模型,通过仿真验证了所采用方法的正确性、有效性。