我国动物学的发展历史我国动物学的发展历史我国动物学的发展历史现代生物分类学现代生物分类学计算机在动物学中的应用动物生长预测对畜牧业和水产也有重要的指导意义。应该选择那些在实验中表现出生长周期短，经济效益好的品种来进行养殖。在动物生长预测中，有许多不同的生长模型，多数是根据动物的体重来进行判断的。一般来说，动物生长过程是一条S型的曲线。根据其生长速度的快慢，可划分为三个阶段。在现实中，任何两个生长过程都不会完全相同（莱布尼兹：“世界上没有两片完全相同的树叶。”），它们的差异受很多因素影响，如：物种、生态环境、生物层次、观测指标、时间序列等。可以利用一些函数进行拟合。这些函数通常称为生长函数。y=f(t,A,b,k):t表示时间；A为成熟体重，即t趋近于∞时y的值；k为成熟度指数，描述了相对于成熟体重而言生长速度的大小，k大则说明早熟；b为尺度常数。常见生长函数：Brody函数：y=A(1-be-kt)Logistic函数：y=A/(1+be-kt)Bertallanffy函数：y=A(1–be-kt)2Gompertz函数：y=Aexp(-be-kt)e=2.718...取n个观察点(t1,y1),...,(tn,yn),就可以求A和k了。利用Excel、SAS、CurveExpert等软件进行绘图和曲线拟合。动物分类学是依据动物的进化过程和彼此间的亲缘关系，加以系统整理，建立类似“家谱”的一个科学系统。要把100多万种动物按照各自的特点进行分类，并研究他们之间的关系是一件很繁琐的工作。计算机的应用可以追溯到20世纪60年代。一些分类学家为了避免表型特征（对应于基因型特征）分析中的主观性，将用于分类的表型特征数值化，将所有数值输入计算机，根据数值分类。目前，计算机在动物分类学中的应用主要体现在动物分类数据库、自动分类（机器学习）和动物表型特征自动识别。中国动物主题数据库：http://www.zoology.csdb.cn/中国动物主题数据库：http://www.zoology.csdb.cn/中国动物主题数据库：http://www.zoology.csdb.cn/中国动物主题数据库：http://www.zoology.csdb.cn/计算机在动物分类学中的应用计算机在动物分类学中的应用中国动物主题数据库：http://www.zoology.csdb.cn/计算机在动物分类学中的应用计算机自动识别技术在动物分类学中的应用2003年，中国农业大学赵汗青、沈佐锐等用昆虫体的面积、周长等11项数学形态特征对40种昆虫实现了自动鉴别，得出了各项数学数学特征的权重。这11项参数按照权重排列为：面积>偏心率>形状>周长>纵轴长>孔洞数>横轴长>似圆度>叶状性>圆形性>球状性。识别软件名为BugVisux，准确率达到97.5%。计算机对动物亲缘关系的测定在分子生物学产生以前，往往是根据动物的形态特征来对动物亲缘关系进行测定。进入分子生物学时代以后，对动物（包括人）的亲缘关系测定是通过基因比较。这项工作涉及大量的数据处理工作，必须借助计算机来完成。将在后面的生物信息学部分介绍。计算机在野生动物科研中的应用计算机在畜牧业中的应用计算机在畜牧业中的应用