ارزیابی مدل شبکه عصبی مصنوعی در تعیین پراکندگی مکانی کنههای خانواده Ascidae (Acari: Mesostigmata) در سطح شهرستان دامغان استان سمنان | ||
| Journal of Entomological Society of Iran | ||
| Article 6, Volume 37, Issue 3 - Serial Number 70, September 1396, Pages 361-368 PDF (195.36 K) | ||
| Document Type: مقاله کامل، فارسی | ||
| DOI: 10.22117/jesi.2017.116045.1149 | ||
| Authors | ||
| مسعود حکیمی تبار* 1; علیرضا شعبانی نژاد2; علیرضا صبوری3; محمدحسن شمس4 | ||
| 1دانشگاه صنعتی شاهرود | ||
| 2گروه گیاهپزشکی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
| 3گروه گیاهپزشکی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
| 4گروه گیاه پزشکی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
| Abstract | ||
| پژوهش حاضر با هدف پیشبینی پراکندگی کنههای خانواده Ascidae با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در شهرستان دامغان استان سمنان انجام شد. بدین منظور مختصات طول و عرض جغرافیایی و ارتفاع از سطح دریا در 137 نقطه به صورت تصادفی، در سطح شهرستان مشخص و به عنوان ورودیهای شبکه عصبی مصنوعی تعریف شد. خروجی نیز تعداد اعضای این خانواده در نقاط مذکور بود. در این پژوهش از شبکه عصبی مصنوعی با ساختار پرسپترون سه لایه با الگوریتم پس انتشار خطا، استفاده شد. برای ارزیابی قابلیت شبکههای عصبی مورد استفاده در پیشبینی پراکندگی از مقایسه آماری پارامترهایی مانند واریانس، توزیع آماری و میانگین بین مقادیر پیشبینی شده مکانی توسط شبکه عصبی و مقادیر واقعی آنها استفاده شد. نتایج نشان داد که در فازهای آموزش و آزمایش بین مقادیر ویژگیهای آماری واریانس، توزیع آماری و میانگین مجموعه دادههای واقعی و پیشبینی شده مکانی این خانواده توسط شبکه عصبی، تفاوت معنیداری در سطح 95 درصد وجود نداشت (p> 0.4). در مجموع میتوان چنین نتیجه گرفت که روش شبکه عصبی مصنوعی با تلفیق سه عامل طول و عرض جغرافیایی و ارتفاع از سطح دریا، قادر به پیشبینی پراکندگی این خانواده با دقت مناسب بود. | ||
| Keywords | ||
| کنههای شکارگر; الگوهای پراکنش; پرسپترون سه لایه; الگوریتم پس انتشار | ||
| References | ||
|
Goel, P. K., Prasher, S. O., Patel, R. M., Landry, J. A., Bonnell, R. B. & Viau, A. A. (2003) Classification of hyper spectral data by decision trees and artificial neural networks to identify weed stress and nitrogen status of corn. Computers and Electronics in Agriculture 39(12), 67–93. Hughes, M. A. (1983) The mites of stored food and houses. Technology Bulletin 9, 314–334. Irmak, A., Jones, J. W., Batchelor, W. D., Irmak, S., Boote, K. J. & Paz, J. (2006) Artificial neural network model as a data analysis tool in precision farming. Transactions of the American Society of Agricultural and Biological Engineers 49, 2027–2037. Krantz, G. W. & Lindquist, E. E. (1979) Evolution of phytophagous mites (Acari). Annual Review of Entomology 24, 121–158. Krantz, G.W. & Walter, D.E. (eds.) (2009) A Manual of Acarology. 3rd ed. 807 pp. Texas Technology University Press. Shabaninejad, A. & Tafaghodinia, B. (2017a) Evaluation of the ability of LVQ4 artificial neural network model to predict the spatial distribution pattern of Tuta absoluta in the tomato field in Ramhormoz. Journal of Entomolological Society of Iran 36, 195–204. Shabaninejad, A. & Tafaghodinia, B. (2017b) Evaluation of the Geostatistical and Artificial Neural Network Methods to estimate the Spatial Distribution of Tetranychus urticae (Acari: Tetranychidae) in Ramhormoz Cucumber fields. Journal of Applied Entomology and Pathology 85 (1), 21–29. Shabaninejad, A., Tafaghodinia, B. & Zandi–Sohani, N. (2017a) Evaluation of geostatistical method and hybrid Artificial Neural Network with imperialist competitive algorithm for predicting distribution pattern of Tetranychus urticae (Acari: Tetranychidae) in cucumber field of Behbahan, Iran. Persian Journal of Acarology 6 (4), 315–328. Shabaninejad, A., Tafaghodinia, B. & Zandi–Sohani, N. (2017b) Hybrid neural network With genetic algorithms for predicting distribution pattern of Tetranychus urticae (Acari.: Tetranychidae) in cucumbers field of Ramhormoz. Persian Journal of Acarology 6, 53–62. Vakil–Baghmisheh, M.T. & Pavešic, N. (2003a) Premature clustering phenomenon and new training algorithms for LVQ. Pattern Recognition, 36(5), 1901–1921. Vakil–Baghmisheh, M.T. & Pavešic, N. (2003b). A Fast simplified fuzzy ARTMAP network. Neural Processing Letters 17, 273–301. Walter, D. E. & Lindquist, E. E. (1997) Australian species of Lasioseius Wang, Y. M. & Elhag, T. M. S. (2007) A comparison of neural network, evidential reasoning and multiple regression analysis in modeling bridge risks. Expert Systems with Applications 32(5), 336–348. Young, P., Ja-Myung, K., Buom-Young, L., Yeongjin & Yooshin, K. (2000) Use of an Artificial Neural Network to Predict Population Dynamics of the Forest–Pest Pine Needle Gall Midge (Diptera: Cecidomyiida). Environmental Entomology 29: 1208–1215. Yuxin, M., Mulla, D. J. & Pierre, C.R. (2006) Identifying important factors influencing corn yield and grain quality variability using artificial neural networks. Precision Agriculture 7(2), 117–135. Zhang, W. J., Zhong, X. Q. & Liu, G. H. (2008) Recognizing spatial distribution patterns of grassland insects: neural network approaches. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 22(8), 207–216. Zhang, Y. F. & Fuh, J. Y. H. (1998) A neural network approach for early cost estimation of packaging products. Computers & Industrial Engineering 34(4), 433–50. | ||
|
Statistics Article View: 765 PDF Download: 546 |
||