数据集概述
本数据集为CamoEvo开放工具包相关数据，支持人工伪装进化实验研究。工具包基于ImageJ开发，通过定制遗传算法、动物与卵斑理论及人工捕食实验，实现10-30代内的伪装进化模拟，生成适配背景且难检测的图案，可集成现有伪装分析工具，含实验指南与示例。
文件详解
- README_file.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含数据集基本信息，如标题、作者（George Hancock，Exeter大学）、生成时间（2022.03.03）等
- Habitats.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含伪装进化实验所需的背景栖息地相关数据
- Population_Data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含实验中种群进化相关的数据集
- Phenotypes.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含实验中表型（伪装图案等）相关的数据
数据来源
University of Exeter
适用场景
- 视觉生态学研究: 用于探究伪装机制与自然选择进化的关系
- 进化模拟实验: 通过遗传算法模拟人工伪装图案的进化过程
- 伪装策略优化分析: 研究不同背景下最优伪装策略的形成规律
- 工具集成应用: 结合ImageJ及现有伪装分析工具开展跨工具实验研究
