越来越多的国内外昆虫学工作者已经认识到对昆虫进行自动鉴定是解决目前昆虫鉴定问题不断增加与专业鉴定人员的数量、鉴定资源相对减少的矛盾，以及将相关专家从大量重复性鉴定工作中解脱出来的最有效的方法之一。 本研究中在基于颜色特征的昆虫自动鉴定系统的开发方面进行了进一步的探索，设计了一种基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统。研究中分别选取蝴蝶正、反面图像信息中的红色、绿色、蓝色、亮度4个一维颜色直方图信息(共128个特征值)和红色、绿色2个与光照颜色无关的色度二维直方图信息(共136个特征值)。然后分别将提取到的特征值进行合并，得到两个各具有264个特征值的颜色特征向量。分别利用这两个颜色特征向量建立基于径向基的神经网络训练系统，然后将这两个独立的神经网络系统利用线性关系组合成一个自动鉴定系统。 研究中选取了43种蝴蝶标本，每种20个样本，其中10个作为模式训练用，余下的作为测试鉴定的准确率用。 该系统基于Windows平台，利用VisualC++编程语言开发，可通过用户提供的蝴蝶正面图像和反面图像自动进行预处理，并提取颜色特征值，利月于训练过的径向基神经网络对提取到的颜色特征向进行鉴定，最终给出鉴定结果。 实验结果表明，基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统对43种蝴蝶的总体鉴定准确率达到了95.2％。