简介:目的探索应用机器学习技术开展病媒生物的种属鉴定并基于Python语言开发病媒生物机器鉴定系统。方法采用专家会商法提取宁波口岸常见蝇类的鉴别特征规则,构建特征与不同蝇种一一对应的训练样本数据集。应用k-近邻分类算法进行机器学习,并开发图形用户界面将整个机器学习运算及鉴定过程内嵌其中。结果抽提出复眼大小、颜色等7个特征,建立95×8维向量矩阵的训练样本数据集;开发病媒生物机器学习与鉴定系统,将80%的数据用于训练,20%的数据用于测试,正确率达到100%。由一名新手借助该信息系统对口岸新采集到的10只蝇进行种属鉴定,准确率达到90%。这些新的鉴定数据导入训练数据集再次进行自我学习、提升经验值。如此往复,逐步将该系统培育成长为病媒生物鉴定专家系统。结论以机器学习为特征的人工智能在病媒生物鉴定工作中的推广应用,将极大地提升工作效率,为我国的病媒生物防控工作奠定坚实基础。
简介:摘要目的通过常规检测分析了解我地区健康人群中肠道沙门氏菌属和志贺氏菌属的带菌情况。方法随机选取2014年7月~2017年6月间我地区14089例健康人群作为受检对象,采集所有受检对象的肛拭子作为标本分别进行肠道沙门氏菌属和志贺氏菌属常规检测,并进一步对所检菌属行血清型群分布分析。结果14089例健康人群中共检出沙门氏菌属44株、志贺氏菌属3株,带菌率分别为0.31%、0.02%;其中44株沙门氏菌主要分布于A、B、C、D、E共五个血清群的15个血清型中,其中以B血清群分布居多,共28株,占比63.64%,其次为C血清群、E血清群、A血清群、D血清群,分别为9株(20.45%)、4株(9.09%)、2株(4.55%)、1株(2.27%);3株志贺氏菌分布于A、B两个血清群的3个血清型中,其中A血清群分布1株(33.33%),血清型为痢疾志贺氏菌,B血清群分布2株(66.67%),血清型为福氏志贺氏菌1a型、福氏志贺氏菌b型。结论我地区健康人群中普遍存在肠道沙门氏菌属和志贺氏菌属,尤以沙门氏菌属居多,二者血清型群分布均较广,应密切关注并加强健康体检,避免阳性漏检并做好相关防范措施。
简介:[目的]2016年7月北京出入境检验检疫局从泰国进境商品山竹果中检出双色多刺蚁,经查询,该种为我国进出境检疫部门首次检出。了解多刺蚁属情况可为该类昆虫的检疫鉴定提供依据。[方法]笔者通过对双色多刺蚁及多刺蚁属相关文献进行翻译和整理,详细介绍了双色多刺蚁的分类地位、分布、形态特征及近似种,以及多刺蚁属在中国的种类,并简要分析了我国检疫系统对多刺蚁属的截获情况。[结果]双色多刺蚁(膜翅目:蚁科)主要分布于东南亚和澳大利亚地区,在我国仅分布于云南省。多刺蚁属在我国已知45种1亚种。2003-2016年7月我国检疫系统共检出多刺蚁属2097批次。[结论]多刺蚁属随货物包装携带入境的概率较高,各进出境检疫部门应加强对该类昆虫的检疫工作。