貝類標本信息管理的數字化處理工作初探

陳永超 黃丹麗 陳正建 李海云 付京花 華南農業大學動物科學學院，廣東省廣州市 510640

貝類標本信息管理的數字化處理工作初探

陳永超 黃丹麗 陳正建 李海云 付京花 華南農業大學動物科學學院，廣東省廣州市 510640

由于傳統貝類標本在保護、查找和統計等方面存在諸多問題，使得貝類標本信息管理的數字化日益迫切。文章介紹了利用華南農業大學教學標本平臺，對華南農業大學水產養殖系貝類標本信息管理數字化處理工作進行的初步研究，包括標本的鑒定匯總、標簽制作、外觀拍攝、標本的信息轉化和整合、數據錄入等整理工作。

標本管理；數字化；貝類

因為具有最直觀、最形象和最真實的教學和科研材料，同時具備可重復利用的特點，貝類標本在貝類的教學、科研和信息共享中扮演著十分重要的角色，因此，無論是進行貝類的形態學、生理學和生態學等方面的教學和研究，還是進行貝類種質資源的調查或保護等，都與貝類標本的觀察鑒定、其生活史和生態特點的了解密切相關。同時，貝類標本的建立也是保存貝類資源生物多樣性及開展科學研究、認識人類賴以生存的環境、了解動物與環境之間的相互關系及動物與人類關系的一種重要途徑[1-3]。

但是隨著保存時間增加，貝類標本實物會隨著時間的推移而發生色澤的變化和人為或蟲害及霉變的影響而受到破壞[4]，這是標本管理中避免不了的問題，更是傳統標本管理工作方面的一大問題。另外，隨著標本數量的增加，標本的保護、查找、統計、轉移、使用及信息共享等多方面由于數據龐大而造成的工作量龐大而繁瑣的問題就會日漸突出，這些也是對傳統標本管理工作的一大考驗。華南農業大學水產養殖實驗室保存了自建系以來收集的貝類標本，由于條件的限制，一些貝類標本在保存過程中不可避免地受到損壞。為整合、共享教學標本，建立網上教學標本數據共享平臺，與其他教學科研單位實現網絡共享，我們于2008年8月至2009年3月，利用華南農業大學教學標本平臺[5]對華南農業大學水產養殖系的貝類標本進行了信息管理數字化處理工作的初步研究，其工作包括標本的鑒定匯總，標簽制作、外觀拍攝、標本的信息轉化和整合、數據錄入等整理工作。

1 標本的鑒定匯總

將原有的貝類標本（包括浸制與干制的標本）進行復查鑒定，然后從復查鑒定后的各種類的標本中選擇5～8個，作為影像拍攝的備用標本。標本的選擇需具代表性，殼體完整、殼色正常和種類特征清晰。

2 標簽制作

各標本的每個個體都需要制作一張對應規格的標簽（如果遇到個體數目較為龐大的品種，則挑選代表性的5個個體，并制作5張標簽）；在A4規格的打印紙上制作不同規格的標簽紙，并使標簽盡量鋪滿打印紙，制作好后單面打印出來，并切割成一片片的標簽備用。 根據測量標本長度的標準單位長度的不同，標簽規格見表1。

表1 標簽規格

標簽內容包括標簽規格、單位、科名、屬名（名稱均用拉丁文）、種名（使用拉丁文和中文名稱表示）、采集地、采集日期、標本號（采用采集地的城市拼音首字母，加采集日期數字，加該種的數量序列號，譬如：犬齒螺，采集地是海南三亞，采集時間是2005年7月23日，這個標本是當天采集的所有種中，需要進行拍攝的個體中的第三個，則該標本的標本號為：SY20050723003）和采集人與鑒定人。

3 標本的外觀拍攝

將已鑒定標志或已重新鑒定的標本取出數個種的全部或若干數量；根據標簽紙上的品種名稱和標本號，將全部標本按種次序平放在工作臺上（從上到下，從左到右）；按照次序，在各個個體旁邊放置標簽紙和輕貼條形碼紙在貝殼上，每個個體就成一組拍攝對象組。調整相機參數（拍攝模式：自動，閃光燈關閉，拍攝像素：2560乘以1920，照片格式：JPEG），使用彩色泡沫紙，擺上對象組，貝殼正下方的左邊放置其個體對應的標簽紙，右邊輕微粘貼條形碼紙。拍攝時讓貝殼的上表面能夠呈現所有外形特征，而且貝殼個體周圍沒有明顯的陰影，拍攝完一定數量要求的照片后，將相機中照片及時傳入電腦中保存好。

4 標本的信息轉化和整合

將各種類的貝類標本的基本信息和保存信息通過計算機輸入方式，利用多媒體技術，轉化成數字信息保存，并對這些信息進行篩選和處理，整合成包括標本模型過濾出的故障行為建成故障行為庫，采取上述同樣方法，利用分類分析算法對故障行為進行分類，提取出分類規則，建立起故障類型與定位模型，從而對未來故障行為進行預測，并確定故障原因與位置。

圖2 光傳送網故障管理系統的數據挖掘過程

4 基于數據挖掘的光傳送網故障管理系統框架

為了彌補傳統光網絡故障管理系統的局限性，需要引入三大模塊構建光傳送網故障管理系統：數據挖掘模塊、故障管理模塊和專家系統模塊。數據挖掘模塊主要負責采用數據挖掘算法自動地對預處理后的數據進行挖掘，提取出故障管理規則，建立數據挖掘模型，從而解決了知識獲取的“瓶頸”問題和“窄臺階效應”問題，使系統具有自動性；故障管理模塊一方面利用規則庫中的關聯規則、序列規則區分出正常行為和故障行為，另一方面利用分類規則對故障進行監測和定位，這些過程都是在線自動進行，在一定程度上解決了時差問題，使系統具有時效性；專家系統模塊利用數據挖掘模塊擴充其故障知識庫，并利用推理機應用這些知識進行推理，將最后結果明確地表達給用戶，使系統具有智能性[5-7]。如圖3所示。

圖3 基于數據挖掘的光傳送網故障管理系統框架

5 結論

本文設計的光傳送網故障管理系統可以充分彌補傳統光傳送網故障管理系統的局限性，利用數據挖掘技術從大量的告警數據中自動產生精確的適用的管理模型，并用挖掘出的規則擴充知識庫，解決了知識獲取的“瓶頸”問題和“窄臺階效應”問題，采用專家系統模塊中的推理機可以利用知識進行推理，解決實際問題。該系統首次將數據挖掘技術引入光傳送網故障管理領域，充分發揮了數據挖掘與專家系統的優勢，具有自動性、時效性和智能性，是保證光網絡生存性的重要手段，在光網絡故障管理領域具有突出的優越性和廣泛的應用前景。

[1]林綿鋒，劉雪原，顧畹儀，等. 光傳送網的故障管理. 光通信研究. 2000（6）：16-21

[2] 顧畹儀. 光傳送網. 北京:機械工業出版社. 2003

[3] 李運爽. 混合型專家系統的設計及其在材料設計中的應用. 河北工業大學碩士研究生學位論文. 2005:8

[4]蘇新寧，楊建林，江念南，等. 數據倉庫與數據挖掘. 北京:清華大學出版社. 2006

[5] 劉濤. 基于專家系統的人才評價系統的研究和實現. 山東科技大學碩士研究生學位論文.2005:12-14

[6] 王金磊. 數據挖掘技術在網絡入侵檢測中的應用研究. 鄭州大學碩士研究生學位論文. 2005:22-24

[7] 駱霞武，景旭文. 基于數據挖掘的故障智能診斷系統研究. 機械設計與制造. 2005(3):58-60

Preliminary Research for Digital Processing of Information Management of Shellfish Specimens

Chen Yongchao Huang Danli Chen Zhengjian Li Haiyun Fu Jinghua
College of Animal Science, South China Agricultural University, Guangzhou Guangdong, 510640, China

As the problems on protection, searching and statistics for the traditional shellfish specimens, the digital information management of shellfish specimens is urgent needed. The article introduces the preliminary research for how to use the teaching specimen platform of South China Agriculture University to digitize information management of shellfish specimens of the department of Aquaculture, South China Agricultural University. This work includes a summary for identification of specimens, label production,taking photos, conversion and integration for information of specimens and entry inputting.

specimens management；digital；shellfish

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.08.057

華南農業大學教改課題（JG09130）；“十一五”國家科技基礎條件平臺建設專項教學標本標準化整理、整合及共享試點華南農業大學教學標本數據庫建設子項目（2005DKA21403）；華南農業大學校長基金（2008k002）