摘要该数据集收录了2468张Heliconius erato和Heliconius melpomene蝴蝶标本照片覆盖多态拟态复合群中的38个亚种。数据集概述该数据集收录了2468张Heliconius erato和Heliconius melpomene蝴蝶标本照片覆盖多态拟态复合群中的38个亚种。研究利用深度卷积三元组网络学习蝴蝶整体表型的空间嵌入从而量化不同物种及亚种之间的翅纹相似性并检验穆勒氏拟态和协同进化理论。数据结构与关键特征数据集由蝴蝶标本图像压缩包和Table S2表格文件组成。图像文件名对应伦敦自然历史博物馆的标本编号每只蝴蝶均包含背面和腹面视角照片Excel表格提供亚种身份、分类信息、采集地点、经纬度及杂交状态等属性其中约6%的标本无法恢复准确地理坐标相应字段标记为空值。应用价值与研究方向该数据集适用于蝴蝶物种与亚种分类、翅纹表型识别、图像检索、深度表型空间嵌入、拟态趋同分析和进化生物学研究。研究人员可利用度量学习、三元组网络和聚类方法计算表型距离并将视觉表型、地理分布和系统发育信息结合起来研究跨物种共同拟态、翅纹特征交换及表型趋同规律。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-650文件大小40M原创声明本数据集为整理作品