Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Artificial neural networks in online semiautomated pest discriminability: an applied case with 2 Thrips species

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F14%3A00074854" target="_blank" >RIV/00216224:14310/14:00074854 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://journals.tubitak.gov.tr/agriculture/" target="_blank" >http://journals.tubitak.gov.tr/agriculture/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3906/tar-1305-8" target="_blank" >10.3906/tar-1305-8</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Artificial neural networks in online semiautomated pest discriminability: an applied case with 2 Thrips species

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a methodical paper based on ANN to discriminate morphologically very similar species, Thrips sambuci Heeger, 1854 and T. fuscipennis Haliday, 1836 (Thysanoptera: Thripinae), as an applied case for more general use. Statistical analysis of 17 characters, measured or determined for this 2 Thrips species (reared from larvae in our laboratories), including 15 quantitative morphometric variables, was performed to elucidate morphological plasticity, detect eventual outliers, and visualize differences between the studied taxa. The computational strategy applied in this study includes a set of statistical tools (factor analysis, correlation analysis, principal component analysis, and linear discriminant analysis). This complex approach has proven the existence of 2 separate species: T. fuscipennis and T. sambuci.

  • Název v anglickém jazyce

    Artificial neural networks in online semiautomated pest discriminability: an applied case with 2 Thrips species

  • Popis výsledku anglicky

    We present a methodical paper based on ANN to discriminate morphologically very similar species, Thrips sambuci Heeger, 1854 and T. fuscipennis Haliday, 1836 (Thysanoptera: Thripinae), as an applied case for more general use. Statistical analysis of 17 characters, measured or determined for this 2 Thrips species (reared from larvae in our laboratories), including 15 quantitative morphometric variables, was performed to elucidate morphological plasticity, detect eventual outliers, and visualize differences between the studied taxa. The computational strategy applied in this study includes a set of statistical tools (factor analysis, correlation analysis, principal component analysis, and linear discriminant analysis). This complex approach has proven the existence of 2 separate species: T. fuscipennis and T. sambuci.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    EG - Zoologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Turkish Journal of Agriculture and Forestry

  • ISSN

    1300-011X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    38

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    TR - Turecká republika

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    111-124

  • Kód UT WoS článku

    000328624300013

  • EID výsledku v databázi Scopus