颗石藻自动鉴定系统及其古海洋学应用——以南海MD05-2901柱状样研究为例

摘要：

颗石藻自动鉴定系统SYRACO(Systeme de Reconnaissance Automatique de Coccolithes)是一种通过人工智能神经网络自动识别颗石藻种类并统计数量的工具软件.该软件能够快速可靠识别观察视域中的所有颗石个体,大幅度提高工作效率并弥补了在颗石藻属种鉴定过程中的人为误差.经过训练的SYRACO系统可以鉴定第四纪以来14个主要颗石藻属种,适用于第四纪以来的古环境研究.作者使用SYRACO自动鉴定系统对南海MD05-2901柱状样进行颗石藻属种鉴定.同时获得了Florisphaera profunda,Emiliania huxleyi,Gephyrocapsa oceani-ca等主要属种含量信息.将结果与先前人工统计数据对比表明二者具有很好的一致性,证明其在古海洋学研究中的应用价值.

关键词：颗石藻、自动鉴定、SYRACO、人工统计

所属期刊栏目：25

分类号：TE1;P59

资助基金：国家自然科学基金40676029;国家重点基础研究专项经费2007CB815901;创新研究群体科学基金40621063

在线出版日期：2009-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：385-392