【摘 要】
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以夜蛾科20 种夜蛾的右前翅为研究对象，利用数字化技术获得夜蛾右前翅的图像，应用BugShape 软件提取其延长度、偏心率、矩形度、球状性、似圆度、叶状性和不变矩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.方差分析结果表明13 项数学形态特征参数组间差异极显著(P＜
【机 构】
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河北农业大学 林学院 河北 保定 071000
【出 处】
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2015年中国林业青年科技创新学术研讨会
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以夜蛾科20 种夜蛾的右前翅为研究对象，利用数字化技术获得夜蛾右前翅的图像，应用BugShape 软件提取其延长度、偏心率、矩形度、球状性、似圆度、叶状性和不变矩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.方差分析结果表明13 项数学形态特征参数组间差异极显著(P＜0.01)，均可用于夜蛾科分类鉴定；利用逐步判别分析法筛选出10 个判别指标，利用该10 项指标对夜蛾进行回归判别分析，判别正确率为84.3％；聚类分析所得的结论与传统昆虫分类学基本一致.
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