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基于K-means动态聚类的鸢乌贼角质颚模式识别

文献类型： 中文期刊

作者： 郑芯瑜 1 ; 刘必林 1 ; 孔祥洪 1 ; 王雪辉 2 ;

作者机构： 1.上海海洋大学海洋科学学院

2.中国水产科学研究院南海水产研究所

关键词： 鸢乌贼;角质颚;模式识别;曼哈顿距离;欧氏距离

期刊名称： 渔业科学进展

ISSN：

年卷期： 2021 年 004 期

页码： 64-72

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 本研究采用K-means动态聚类算法,对2014—2019年间采集于西北印度洋、热带东太平洋、中国南海的鸢乌贼（Sthenoteuthis oualaniensis）样本的角质颚进行识别。基于K-means动态聚类算法能够很好地区分来自3个海区的鸢乌贼,对数据进行z-score标准化后,任选2维角质颚形态学参数以曼哈顿距离和欧氏距离进行K-means动态聚类分析,总正确区分率分别为86.7%和88.7%。K-means动态聚类算法对于鸢乌贼角质颚的识别有很大的参考价值,后续改进优化K-means算法使其具有普适性,将会提高鸢乌贼种群的识别能力。

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