Wing Interferential Pattern ອີງຕາມ Glossina wings genera, ຊະນິດ, ເພດ, ແລະຕົວຢ່າງ

ເພື່ອຕັ້ງຄ່າອະນຸສັນຍາທີ່ WIP ສາມາດໄດ້ຮັບແລະນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຮັບຮູ້ຊະນິດຂອງ Glossina, ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດການທົດລອງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເບິ່ງເຫັນພາບຂອງ WIP ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ. ປະການທໍາອິດ, ການອະນຸລັກຮູບແບບ interferential ໄດ້ເປີດເຜີຍກ່ຽວກັບປີກຂອງ Glossina ໄດ້​ຖືກ​ວິ​ເຄາະ​ຕາມ​ຕໍາ​ແຫນ່ງ​ຂອງ symmetry radial (intrado/extrado​) ແລະ axial symmetry (ຊ້າຍ​ແລະ​ຂວາ​)​. ປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນທີ່ໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນຮູບ. 1, ຮູບພາບຂອງ Glossina ຕົວຢ່າງໄດ້ຖືກປະຕິບັດ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ຍົກຕົວຢ່າງໃນຮູບ. 5A ສະແດງໃຫ້ເຫັນ WIPs ຂອງ G.f. fuscipes, G.m. Morsitan, ແລະ G.p. gambiensis, ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນໃນຮູບແບບຂອງສີທີ່ແຊກແຊງໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນຕາມຕໍາແຫນ່ງປີກໃນລະຫວ່າງການໄດ້ມາຮູບພາບ (intrado / extrado ຫຼືຂວາ / ຊ້າຍ). ດັ່ງນັ້ນ, ການຈັດຕໍາແຫນ່ງຂອງປີກເທິງສະໄລບໍ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ WIP ທີ່ຜະລິດ. ເພື່ອອະທິບາຍເຖິງການສືບພັນຂອງ WIPs, ພວກເຮົາໄດ້ວິເຄາະຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງປະກົດການນີ້ຕື່ມອີກກ່ຽວກັບຕົວຢ່າງຂອງເພດຊາຍ ແລະ ເພດຍິງຈຳນວນຫຼາຍຊະນິດ (ຮູບ 5B). ພວກ​ເຮົາ​ສັງ​ເກດ​ເຫັນ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ໃນ​ຮູບ​ແບບ​ຂອງ​ສີ​ແຊກ​ແຊງ​ທີ່​ບັນ​ທຶກ​ໄວ້​ຢູ່​ປີກ​. ຮູບ​ແບບ​ນີ້​ແມ່ນ​ສະ​ເພາະ​ຊະ​ນິດ​ແລະ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ dimorphism ທາງ​ເພດ​ທີ່​ເປັນ​ເທື່ອ​ລະ​ຫນ້ອຍ​ທີ່​ຈະ​ຕ້ອງ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ສືບ​ສວນ​ເພີ່ມ​ເຕີມ​. ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາໄດ້ສືບສວນຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງ WIP ຕາມວັນທີເກັບຕົວຢ່າງແລະຮູບແບບການຮັກສາໄວ້. ການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນໃນຮູບແບບຂອງແສງແຊກແຊງໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ອົງການຈັດຕັ້ງຮູບແບບໂດຍລວມແລະອົງປະກອບຂອງສີຂອງມັນຍັງຄົງຄ້າຍຄືກັນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການສ້າງຮູບແບບການແຊກແຊງທີ່ສອດຄ່ອງຈາກຕົວຢ່າງທີ່ເກັບຮັກສາໄວ້ໃນເອທານອນຫຼືແຫ້ງດ້ວຍອາກາດສໍາລັບໄລຍະເວລາຂະຫຍາຍ (ຮູບ 5C).

ຮູບ 5

ການປ່ຽນແປງຂອງ WIPs ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ Glossina spp. ອີງ​ຕາມ () ທິດທາງປີກ, ເທິງ G.f. fuscipesກາງ G.m. ມໍຊິຕັນ ລົງ G.p. gambiensis() ຕົວ​ຢ່າງ​, ແລະ () ປະ​ຫວັດ​ສາດ​ການ​ປົກ​ປັກ​ຮັກ​ສາ​. I, intrados ແລະ E, extrado.

ຮູບ​ແບບ​ສີ​ປີກ​ໄດ້​ຖືກ​ແຕ້ມ​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ​ຈາກ​ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຖ່າຍ​ຮູບ (ຮູບ 6). ຮູບຖ່າຍທຳອິດນີ້ໄດ້ຖືກແຕ້ມໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ຈັບໄດ້ຈາກພາກສະໜາມສົດຈາກ Cameroun (P. Grebaut), ຫຼື Ivory coast ແລະເມື່ອກ່ອນໃຊ້ໃນການວິເຄາະທາງເລຂາຄະນິດ.28, ແລະສໍາລັບຕົວຢ່າງສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ເປັນຂອງການເກັບກໍາ IRD, ເບິ່ງຕາຕະລາງ 1 ສໍາລັບຄຸນລັກສະນະຂອງຕົວຢ່າງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງຂອງການເກັບກໍາ, ການກໍານົດໄດ້ຖືກປະຕິບັດໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ entomologist ໃນເວລາຈັບແມງວັນ (ຕາຕະລາງ 1). ການກໍານົດໄດ້ດໍາເນີນການສໍາລັບຕົວຢ່າງຈາກໃສ່ກັບດັກພາກສະຫນາມ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ລາຍງານກ່ອນຫນ້ານີ້7.

ຮູບ 6
ຮູບ 6ຮູບ 6

ເລືອກແລ້ວ Glossina spp pictorial key, deduced ຈາກ Wing Interferential Pattern.

ຢ່າງເດັ່ນຊັດ, 4 ສີທີ່ແຊກແຊງທີ່ໂດດເດັ່ນໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໃນປີກ glossina, ສີຂຽວ, ສີເຫຼືອງ, ສີຟ້າ, ແລະສີແດງ. ປຸ່ມຮູບສະແດງໃຫ້ເຫັນການແຜ່ກະຈາຍຂອງສີແດງ, ສີຟ້າ, ແລະສີເຫຼືອງຕາມຊະນິດແລະຊະນິດຍ່ອຍທີ່ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມໃນລະຫວ່າງການສຶກສາ (ຮູບ 6). ສີຂຽວບໍ່ໄດ້ຖືກລາຍງານຢູ່ໃນກະແຈຮູບ ເພາະວ່າມັນສະແດງເຖິງສີພື້ນຫຼັງທີ່ລົບກວນ ແລະຖືກຄິດເປັນສີຂາວຢູ່ໃນກະແຈຮູບ. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງສີປະກົດວ່າຕ່ໍາກວ່າສໍາລັບປີກຂອງ Glossina ຊະ​ນິດ​ທີ່​ເປັນ​ຂອງ​ ອອສເຕເນຍ subgenus, ເມື່ອປຽບທຽບກັບຜູ້ທີ່ເປັນຂອງ ເນໂມຮິນາ ຫຼື Glossina ຊະນິດຍ່ອຍ. ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຊະນິດພັນປະກົດວ່າກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບຮ່າງຂອງຮູບແບບສີແດງ. Glossina ຊະ​ນິດ​ທີ່​ເປັນ​ຂອງ​ ເນໂມຮິນາ ແລະ Glossina subgenera ປະກົດວ່າມີ WIPs ຫຼາຍສີ. dimorphism ທາງເພດຂອງລັກສະນະນີ້ມີຢູ່ໃນຕົວຢ່າງທັງຫມົດ, ຜູ້ຕາງຫນ້າຂອງຊະນິດທີ່ຜູ້ຊາຍແລະເພດຍິງໄດ້ຖືກສຶກສາ.

ຮູບແບບການແຊກແຊງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນປີກຂອງແມງວັນ tsetse ສາມາດຊ່ວຍໃນການຕິດຕັ້ງລະບົບການກໍານົດອັດຕະໂນມັດ. ຊຸດຮູບພາບຂອງ Glossina ຊະນິດ ແລະຊະນິດຍ່ອຍທີ່ອະທິບາຍໃນປັດຈຸບັນ, ແລະ vectors ທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງ HAT ແລະ AAT, ໄດ້ຖືກປະຕິບັດ. ເພື່ອທົດສອບວ່າການວິເຄາະດັ່ງກ່າວສາມາດພິຈາລະນາເປັນວິທີການພິມນິ້ວມືສໍາລັບ Glossina ການກໍານົດຊະນິດ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຈໍາແນກຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຖ້າບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ, Glossina ຊະນິດ ຫຼືຊະນິດຍ່ອຍທີ່ຮູ້ຈັກໃນປັດຈຸບັນ. ດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຕາຕະລາງ 1, 23 ອອກຈາກ 31 ທີ່ອ້າງອີງໃນປັດຈຸບັນ Glossina ຊະນິດພັນແລະຊະນິດຍ່ອຍໄດ້ຖືກເກັບກໍາ. ພວກມັນມີຕົ້ນກຳເນີດມາຈາກພາກສະໜາມ, ການເກັບກຳ ARIM, ຫຼື ການລ້ຽງໃນຫ້ອງທົດລອງ Glossina ແມງ​ວັນ.

ການຝຶກອົບຮົມແລະການຈັດປະເພດ

ພວກເຮົາໄດ້ສຳຫຼວດຕົວຈັດປະເພດການຝຶກອົບຮົມຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຢ່າງດຽວ ແລະໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີການເພີ່ມຕົວຢ່າງທາງລົບທີ່ປະກອບດ້ວຍປະເພດຕ່າງໆທີ່ບໍ່ແມ່ນ.Glossina ແມງໄມ້ເປັນຕົວຢ່າງທາງລົບ. ການຝຶກອົບຮົມ CNN (Convolutional Neural Network) ກ່ຽວກັບການປະສົມປະສານຂອງ Glossina ແລະ​ບໍ່​ແມ່ນGlossina ຮູບພາບສາມາດປັບປຸງຕົວແບບເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ກໍ່​ສ້າງ​ໂດຍ​ການ​ທັງ​ຫມົດ 5516 ຮູບ​ພາບ​ຂອງ​ແມງ​ໄມ້ dipteran WIPs ໃນ​ນັ້ນ 1766 ຮູບ​ພາບ​ຂອງ​. Glossina ຊະນິດ. ພວກເຮົາຕັດຮູບໂດຍເຈດຕະນາ ແລະ ປັບຮູບທັງໝົດໃຫ້ເປັນມິຕິດຽວກັນ ໂດຍບົ່ງບອກວ່າ (1) ຂະໜາດຂອງປີກບໍ່ສາມາດນຳໃຊ້ເປັນເກນຈຳແນກສຳລັບຂະບວນການຈັດປະເພດ; (2) ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດໃຊ້ຈຸດສຳຄັນເພື່ອຈັດປະເພດຂະບວນການປີກ. ພວກເຮົາສຸມໃສ່ການວິເຄາະຂອງພວກເຮົາຕົ້ນຕໍ Glossina ຊະ​ນິດ​ພັນ​ແລະ​ຊະ​ນິດ​ຍ່ອຍ​ທີ່​ບັນ​ທຶກ​ໄວ້​ເປັນ vectors proven ສໍາ​ລັບ HAT ແລະ AAT​, i.e., Gp palpalis, G. p. gambiensis, G.f. fuscipes, G.f. quazensis, G.f. ມາຕິນີ, G.m. ມໍຊິຕັນ, G.m. submorsitants, G.m. ສູນກາງ, G. tachninoides, G. caligineກ, G. swynertoni, G. pallidipidesແລະ G. longipalpis. ຖານຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາມີຫຼາຍກ່ວາ 80% ຂອງ Glossina ຊະນິດທີ່ມີຄວາມສົນໃຈທາງການແພດ ຫຼືສັດຕະວະແພດ. ເທົ່ານັ້ນ G.f. ມາຕິນີ ບໍ່ມີຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາໃນບັນດາຊະນິດ Glossina ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສົ່ງຕໍ່ Trypanosoma. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາປະກອບເປັນຕົວແທນປະມານ 70% ຂອງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຊະນິດເພາະມັນມີຮູບ WIPs ຂອງ 23 ຮູບ. Glossina ຊະນິດ ແລະຊະນິດຍ່ອຍໄດ້ອະທິບາຍ.

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ບາງຄົນຖືກສະແດງໂດຍພຽງແຕ່ສອງສາມຮູບ, ແລະສໍາລັບ 9, ບໍ່ມີຫຼາຍກ່ວາ 15 ຕົວຢ່າງຖືກນໍາໃຊ້ (ຕາຕະລາງ 1). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂະບວນການຈັດປະເພດໃນລະດັບຕ່າງໆຂອງສະກຸນ, ຊະນິດ, ແລະຊະນິດຍ່ອຍ. ຕົວຈັດປະເພດໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເກືອບ 100% ໃນລະດັບສະກຸນ, ສະແດງເຖິງຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການຈໍາແນກ / ການຮັບຮູ້. Glossina genus (ເບິ່ງຕາຕະລາງ 3A). ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ການປະຕິບັດຂອງຕົນໃນການມອບຫມາຍຢ່າງຖືກຕ້ອງ Glossina ຮູບພາບໃນລະດັບຊະນິດໄດ້ຖືກທ້າທາຍຕື່ມອີກກ່ຽວກັບສະລັບສັບຊ້ອນຂອງຊະນິດພັນ, i.e., G. fuscipes, g.palpalis, ແລະ G. Morsitan. ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ຂອງ​ຕົວ​ຈັດ​ປະ​ເພດ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ incredible​, ມີ​ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ນັບ​ຕັ້ງ​ແຕ່ 90​% ສໍາ​ລັບ​ການ​. G. fuscipes ແລະ G. Morsitan ສະລັບສັບຊ້ອນ, ເຖິງ 100% ສໍາລັບ G. palpalis (ເບິ່ງຕາຕະລາງ 3B). ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ປະເມີນຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດຕື່ມອີກໃນລະດັບຊະນິດ ແລະ ຊະນິດຍ່ອຍ. ໃນເວລາຂອງການທົດລອງ, ພຽງແຕ່ 45% ຂອງ Glossina ຊະນິດມີລາຍການທີ່ມີຫຼາຍກວ່າ 8 ຮູບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສໍາລັບເກືອບທັງຫມົດຕົວຢ່າງທີ່ທົດສອບ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດປະເພດຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມແມ່ນຍໍາຕັ້ງແຕ່ 33 ຫາ 100%. Glossina palpalis palpalis ແລະ G.p. gambiensis ເປັນ vectors ຕົ້ນຕໍຂອງ HAT ໃນອາຟຣິກາຕາເວັນຕົກ. ພວກເຂົາສາມາດປະສົມຢູ່ໃນຫ້ອງທົດລອງ, ແຕ່ລູກຫລານຊາຍແມ່ນເປັນຫມັນ23. ສອງຊະນິດຍ່ອຍນີ້ແມ່ນມີຄວາມທ້າທາຍໃນການກໍານົດ, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຊາຍຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານສະລີລະວິທະຍາໃນການຂະຫຍາຍປາຍຂອງອະໄວຍະວະເພດຂອງພວກເຂົາທີ່ຕໍ່າກວ່າຂອງ clasper.24. ວິທີການຮຽນແບບເລິກເຊິ່ງມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ, ມີຄວາມຖືກຕ້ອງເຖິງ 97% (ເບິ່ງຕາຕະລາງ 3C). ເຖິງແມ່ນວ່າ algorithm ລົ້ມເຫລວໃນການກໍານົດ 2 Glossina ຫ້ອງຮຽນໃນລະຫວ່າງການທົດສອບ, ນີ້ສາມາດອະທິບາຍໄດ້, ໃນບາງສ່ວນ, ໂດຍຈໍານວນ WIPs ຮູບພາບທີ່ຕໍ່າທີ່ສຸດເປັນຕົວແທນຂອງຊະນິດພັນໃນຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ (ພຽງແຕ່ 2 ຮູບພາບສໍາລັບແຕ່ລະຫ້ອງຮຽນ). ອີງໃສ່ວິທີການແຍກຊຸດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາພົບເຫັນຫ້ອງຮຽນເຫຼົ່ານີ້ກວມເອົາ 8 ຮູບພາບສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ. ນີ້ແມ່ນກໍລະນີຂອງ overfitting ທີ່ເກີດຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມບໍ່ພຽງພໍ, ເຖິງວ່າຈະມີຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຕົນເອງ imposed ຂອງ 10 ຮູບພາບທັງຫມົດຕໍ່ຫ້ອງຮຽນ. ຜົນໄດ້ຮັບກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດປະເພດ glossina ແມ່ນສະຫຼຸບຢູ່ໃນຕາຕະລາງ 3C.

ຕາຕະລາງ 3 ຜົນໄດ້ຮັບແລະຕາຕະລາງສັບສົນສໍາລັບ Glossina ທຽບກັບຊະນິດອື່ນໆ (A) ຂອງການຈັດປະເພດຂອງຕົວຢ່າງທີ່ຂຶ້ນກັບກຸ່ມ palpalis, morsitans, ແລະ fuscipes complexes (B) ແລະໃນລະດັບຊະນິດ ແລະຊະນິດຍ່ອຍ (C).

ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ຖືກ​ຈັດ​ແບ່ງ​ຜິດ​ພາດ​

ການກວດສອບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຈຸດອ່ອນຈະຊ່ວຍກໍານົດບັນຫາພື້ນຖານ. ນີ້ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໂດຍຜ່ານການທົບທວນຄືນຂອງຮູບພາບທີ່ຄາດເດົາໄດ້. ນີ້ຈະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຮູບພາບຍາກທີ່ຈະຈັດປະເພດສໍາລັບຕົວແບບ. ໃນຮູບ. 7, ຕົວຢ່າງທີ່ເລືອກຖືກນໍາສະເຫນີ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນອີງໃສ່ໂຄງສ້າງຫຼາຍກວ່າຮູບຮ່າງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຊຸດຝຶກອົບຮົມທີ່ກວ້າງຂວາງກວ່າສາມາດຫຼີກລ້ຽງການຕົກຢູ່ໃນຄຸນນະພາບຂອງຮູບ ຫຼືຕົວຢ່າງ. ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຕັ້ງຄ່າສັບສົນໃນເວລາຖ່າຍຮູບ; ນີ້ສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດປະເພດອັດຕະໂນມັດ. ຄໍາແນະນໍາສາມາດຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເພື່ອແນະນໍາໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄຸນວຸດທິສູງ Glossina ຕົວຢ່າງ.

ຮູບ 7
ຮູບ 7

ຮູບ​ທີ່​ຖືກ​ຈັດ​ແບ່ງ​ຜິດ​; ບາງຕົວຢ່າງຈາກຮູບພາບທີ່ຄາດຄະເນຜິດພາດໂດຍຕົວແບບ CNN.

ການກວດສອບຂະບວນການກໍານົດຕົວຫຼັງຈາກການປ່ຽນແປງຮູບພາບແລະການປູກພືດ

ໂດຍລວມແລ້ວ, ການຫັນປ່ຽນຮູບພາບທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ ແລະຄູ່ມືແມ່ນເປັນເຄື່ອງມືເພື່ອທົດສອບຄວາມແຂງແຮງຂອງຂະບວນການກໍານົດຕົວຕົນທີ່ mimicing blur ໃນລະຫວ່າງການໄດ້ມາຮູບພາບ, ການເຊື່ອມໂຊມຄຸນນະພາບຮູບພາບ, ແລະຄວາມສົມບູນຂອງປີກຕົວຢ່າງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຮູບພາບດິບຂອງຂະບວນການຊື້ໄດ້ຖືກທົດສອບສໍາລັບການກໍານົດ (ຕາຕະລາງ 4). ການແກ້ໄຂໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢູ່ໃນຮູບພາບທີ່ເລືອກຈາກຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ (ຕາຕະລາງ 4A) ແລະຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ (ຕາຕະລາງ 4B). ໃນທັງສອງກໍລະນີ, ການປ່ຽນແປງຂອງຮູບພາບຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກໍານົດ. ຫນ້າທໍາອິດ, tsetse ຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ພຽງພໍໃນຊຸດຂໍ້ມູນບໍ່ສາມາດຖືກກໍານົດ (Glossina Fusca Fusca Walker, 1849). ສໍາລັບຕົວຢ່າງສ່ວນໃຫຍ່, ການເຮັດໃຫ້ມົວ (gaussian ຫຼືທັດສະນະ) ບໍ່ໄດ້ດັດແປງຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເພື່ອກໍານົດຕົວຢ່າງໃນລະດັບຊະນິດຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ການເຊື່ອມໂຊມຂອງວິດີໂອໄດ້ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ Glossina ການກໍານົດບາງຕົວຢ່າງ. ສໍາລັບ G.f. fuscipes, G.f. quazensis, ແລະ G. tachinoides, ການຫັນເປັນບໍ່ມີຜົນກະທົບການກໍານົດຊະນິດ, ຍົກເວັ້ນໃນກໍລະນີຂອງການຖິ້ມແລະ scrambling (RVB) ຮູບພາບ. ສະຫຼຸບແລ້ວ, ດ້ວຍຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຮົາ, ການປ່ຽນແປງຮູບພາບໄດ້ຂັດຂວາງຄວາມສາມາດໃນການຮັບຮູ້ຂອງຕົວແບບ.

ຕາຕະລາງ 4 ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກໍານົດກ່ຽວກັບຮູບພາບ WIPs ທີ່ຫັນປ່ຽນດ້ວຍມື ແລະດ້ວຍຄອມພິວເຕີ, ການແກ້ໄຂຮູບພາບທີ່ຖ່າຍຢູ່ໃນຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ () ແລະ​ຊຸດ​ຂໍ້​ມູນ​ການ​ທົດ​ສອບ ()
Categories: AiHome

0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published. Required fields are marked *