摘要：本文介绍了一个苔藓植物分类数据库的设计及其结构，是使用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ４０，以中国苔藓植物的标本，学名，分布，文献，分类性状等为基本资料，以打印标签、名录、文献索引，构成分类性状的原始数据矩阵，并与数量分类程序，以及ＤＥＬＴＡ，ＰＡＵＰ和ＣＬＵＳＴＡＮ等应用程序的连结为目标进行开发的。其基本构想是在这样一个框架之下，逐渐积累中国苔藓植物的基本资料，能够完成大部分的标本室和分类学工作，并在使用过程中进一步扩展和完善其结构和功能，从而为中国苔藓植物的研究提供极大的便利。

摘要：在植物分类学中,叶的形态特征是重要的分类依据。根据被子植物分类对叶特征提取的要求,设计了植物叶形特征自动提取方案:使用扫描仪进行植物叶图像采集;对原始图像进行预处理,包括去除背景、去除叶柄、叶片方位校正;根据预处理后的图像进行叶形特征提取,获得纵横比、位置度2个特征数据。根据特征数据结合植物分类学知识能够识别叶片的基本形状。通过测试验证了方案的有效性。

摘要：为了解决塔式小波分解中丢失高频信息的问题,提出了将塔式小波分解和灰度共生矩阵融合的方法,生成小波灰度共生矩阵特征来描述植物叶子纹理,结合具有尺度、平移和旋转不变性的形状特征,生成一组有效的分类特征向量来对植物种类进行分类预测。用支持向量机(support vector machine,SVM)等分类器对两组实验数据进行分类测试,分类准确率分别达到了97.2426%和96.7972%。实验结果表明,小波灰度共生矩阵特征能够有效地描述植物叶子纹理特征,具有很强的分类能力。

摘要：介绍中日合作研究开发的A1型智能网（A1型IN）智能工作站（IW）植物分类专家系统的设计与实现，重点介绍了植物分类的知识组织方法。

摘要：本文根据栋属植物形态特征,木材解剖特征和脂肪酸特征,对栋属植物进行聚类分析,其结果表明:栎属(Quercus L.)植物和青冈属(Cyclobalanopsis)是一个自然种群,应归为1属,建议栎属分为3个亚属,即青冈亚属(***)高山栎亚属(***)和落叶栎亚属(***).这3个类群无论是在主要特征,还是在次要特征上,都表现出明显的区别,而高山栎亚属和青冈亚属的亲缘关系较近,落叶栎的分化程度较高,进化程度较高。

摘要：介绍了现行植物分类中人为分类和自然分类的两种方式,以及植物分类中的辅助识别方法。

摘要：为解决植物图像细粒度分类准确率不高的问题,提出一种基于判别关键域和深度学习的植物图像细粒度分类方法(DL-CNN)。采用DeepLab算法对图像进行语义分割,得到像素级的分割图,通过映射形成植物的局部判别关键域;针对植物中存在的不连通、簇类花型等图像局部判别域不完整问题,结合局部判别关键域和全局判别域,采用卷积神经网络基于迁移学习机制建立植物图像分类模型。在公开植物图像数据集上的对比实验结果表明,该算法可以有效提高植物的细粒度分类准确率。

摘要：本文介绍了植物分类专家系统（ＰｌａｎｔＴａｘｏｎｏｍｙＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍ简称ＰＴＥＳ）的设计与实现。该系统采用神经网络知识表示方法表示知识，是一个基于神经网络（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｆｋｓ──ＮＮ）的植物分类专家系统。

摘要：本文首先阐述了植物分类的方法和专家系统的组成,在植物性状与种属之间的对应关系的层次模型基础上,采用了基于产生式规则的植物分类知识表示,提出了植物分类专家系统的设计方案。该系统的使用将使得植物分类结果更加准确、高效,具有一定的工程应用价值。

摘要：世界植物园500多年来的科研行进轨迹既是整个生物学发展史的一个缩影,也表现出人类对植物资源发掘与利用,使之服务于经济与社会发展的不懈追求。从16–17世纪的植物园主要研究药用植物并发掘药物,到18–20世纪以来从植物分类学逐步拓展至众多植物学分支学科,进一步发展到当今的植物分子生物学及基因组、代谢组学等等。植物园在长达几个世纪的发展进程中,其科学研究内涵始终贯穿其中,既奠定了18世纪植物分类学的根基,也对18世纪以来许多生物学发现及其理论体系的建立作出了不可磨灭的贡献。同时,16世纪以来跨大陆、跨地区、跨国家之间的植物引种驯化及其发掘利用与传播深刻改变了世界经济社会格局,影响了一些国家的兴衰。在近代500多年的植物引种驯化与传播过程中,植物园发挥了引领作用。本文试图对植物园500年来的科学研究轨迹进行梳理,展望当今植物园在植物宏观与微观生物学及其大数据时代相关研究领域的发展趋势,为我国植物园的科研方向提供可借鉴的参考。