【摘 要】
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陕南寒武纪早期的各种磷酸盐化微体化石都具有很高的研究价值,它们是探索寒武纪生命大爆发和动物门类起源的重要窗口。然而,其中为理解动物进化历程提供关键线索的微体化石样本极为稀少,甚至只有单个,很容易被丰度较高的优势物种所淹没,导致在显微镜下采用人工方式挑选此类化石的效率十分低下,而且现有的人工智能化石鉴定模型又极其依赖于大量的训练样本,一旦样本量减少,识别精度将骤降。针对上述情况,本文通过构建寒武纪宽
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陕南寒武纪早期的各种磷酸盐化微体化石都具有很高的研究价值,它们是探索寒武纪生命大爆发和动物门类起源的重要窗口。然而,其中为理解动物进化历程提供关键线索的微体化石样本极为稀少,甚至只有单个,很容易被丰度较高的优势物种所淹没,导致在显微镜下采用人工方式挑选此类化石的效率十分低下,而且现有的人工智能化石鉴定模型又极其依赖于大量的训练样本,一旦样本量减少,识别精度将骤降。针对上述情况,本文通过构建寒武纪宽川铺组的微体化石图像数据集,对单样本条件下的微体化石识别问题进行了深入研究,目的是发现和分析更多稀有微体化石的生物学属性,以推动微观古生物学的研究进展。主要工作描述如下:（1）研究基于优化孪生网络结构的单样本微体化石识别方法（One-Shot Microfossil Recognition Method Based on Optimized Siamese Network Structure,OSIAM）。OSIAM包含两部分内容:其一根据微体化石图像的特点,优化孪生网络的子网络结构,设计了一个适用于单样本微体化石识别的轻量级孪生网络;其二由于微体化石的样本量匮乏,除了采用随机配对和数据增强的方式扩充训练数据规模外,还提出一种在训练阶段允许逐层更新网络参数的分层随机梯度下降算法。实验结果表明,相比以Let Net5和VGG16作为子网络,OSIAM方法的参数量最少、训练时间适中,无需依赖高性能的计算设备;同时,OSIAM方法能够快速收敛到最优模型,并以70.7%的平均精度有效识别单样本微体化石。（2）研究基于孪生网络与迁移学习的单样本微体化石识别方法（One-Shot Microfossil Recognition Method Based on Siamese Network and Transfer Learning,TLSIAM）。针对类别数对OSIAM性能影响更大这一问题,在OSIAM的基础上引入迁移学习思想。首先使用TLL（Totally-Looks-Like）数据集构建预训练模型,然后通过遴选合适的迁移策略以及采用Tradaboost自动权重调节机制微调预训练模型参数,最终得到一个高精度、高鲁棒性的单样本微体化石识别模型。实验结果表明,TLSIAM方法识别不同类别单样本微体化石的平均分类准确率达到83.9%,相比OSIAM方法提升了13.2%,且优于多种基线方法。
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