Ф.И.О.
Сердюк Владислав Юрьевич
Ученая степень
—
Ученое звание
—
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
Научные интересы
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 3 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств – являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы – активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) – универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системнокогнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример
-
Краткое описание
Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой – либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов — это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже — на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств – являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej.kubagro.ru/2016/05/pdf/01.pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос»
-
Краткое описание
В настоящей статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос», для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом и создания обобщенных образов родов жужелиц на основе изображений входящих в них видов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений жужелиц, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос» для обработки изображений, их обобщения, сравнения конкретных изображений с обобщенными, сравнения обобщенных изображений друг с другом
pdf 3.330.924kb
doc 3.330.924kb