Кубанский государственный аграрный университет
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
Автоматизированный системно-когнитивный анализ антибиотиков в ветеринарии
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеАнтибактериальные химиотерапевтические препараты, к которым относятся антибиотики и синтетические противомикробные средства, широко применяются в ветеринарии для профилактики и лечения заболеваний, вызываемых микроорганизмами. Антибактериальные средства можно классифицировать по типу действия и химической структуре. Известно также, что при применении нескольких препаратов в сочетании друг с другом они взаимодействуют внутри организма друг с другом, что может приводить к усилению или ослаблению их действия. По этим причинам представляет научный и практический интерес разработка классификации антибиотиков по их характеристикам и принципу действия (задача 1), а также по взаимной совместимости (задача 2). Эти задачи решаются в статье с применением нового метода агломеративной когнитивной кластеризации, реализованного в автоматизированном системно-когнитивном анализе (АСК-анализ). Этот метод кластеризации имеет ряд преимуществ перед известными традиционными методами кластеризации. Эти преимущества позволяют получить результаты кластеризации, понятные специалистам и поддающиеся содержательной интерпретации, хорошо согласующиеся с оценками экспертов, их опытом и интуитивными ожиданиями, что часто представляет собой проблему для классических методов кластеризации. В статье приводятся подробные численные примеры решения двух поставленных задач. Универсальная автоматизированная система «Эйдос», являющаяся инструментарием АСК-анализа, находится в полном открытом бесплатном доступе на сайте автора по адресу: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm. Численные примеры решения задач ветеринарии с применением технологий искусственного интеллекта размещены как облачные Эйдос-приложения и доступны всем желающим
-
Автоматизированный системно-когнитивный анализ в агрономии
Краткое описаниеАгрономические системы с полным основанием могут рассматриваться как сложные нелинейные многопараметрические природно-технические системы. В этих системах происходят многочисленные и разнообразные физические, химические и биологические процессы. С одной стороны эти процессы, оказывают существенное влияние на результаты работы этих систем. С другой стороны, они крайне сложно поддаются описанию в виде содержательных аналитических моделей, основанных на уравнениях, например с применением математического аппарата теории автоматического управления. Вследствие этого, разработка содержательных аналитических моделей связана с большим количеством упрощающих допущений, снижающих достоверность этих моделей. Обычно рассматриваются линейные однофакторные модели агрономических систем, тогда как для практики необходимы нелинейные многопараметрические модели. Таким образом, на лицо проблема, которую предлагается решать с применением феноменологических содержательных системно-когнитивных моделей. Эти модели создаются в автоматизированном системно-когнитивном анализе (АСК-анализ) с применением интеллектуальной системы «Эйдос» непосредственно на основе эмпирических данных и применяются для решения задач прогнозирования, поддержки принятия решений и исследования моделируемой предметной области. При этом эмпирические данные могут быть большой размерности, неполными (фрагментированными), зашумленными, представленными в различных типах измерительных шкал (номинальных, порядковых и числовых) и в различных единицах измерения. Сопоставимость обработки разнородных данных обеспечивается тем, что они все преобразуются в единицы измерения количества информации. Приводится численный пример
-
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеВ статье рассмотрено применение Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария интеллектуальной технологи «Эйдос» для реализации уже разработанных ветеринарных и медицинских диагностических тестов без программирования в форме, удобной для индивидуального и массового тестирования, анализа его результатов и выработки индивидуальных и групповых рекомендаций. Возможно объединение нескольких ветеринарных тестов в один супертест
-
Автоматизированный системно-когнитивный анализ влияния пробиотиков в рационах на телосложение бычков
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеСтатья посвящена применению автоматизированного системно-когнитивного анализа для исследования пробиотиков на рост бычков, причем в качестве индикаторов роста использована не живая масса, а индексы, характеризующие форму телосложения и пропорции тела животных. Приводится подробный численный пример решения поставленной задачи на реальных данных
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеНа основе семантических информационных моделей исследована зависимость параметров движения полюса Земли от положения небесных тел
-
Краткое описание
Качество жизни населения региона является важнейшим интегральным критерием оценки эффективности деятельности региональной администрации. На качество жизни в основном влияют экологические факторы. Поэтому возникает задача исследования влияния экологических факторов на различные аспекты качества жизни. Эту задачу предлагается решить с применением автоматизированного системно- когнитивного анализа
-
Краткое описание
Сомелье оценивает качество вина на основе своих субъективных ощущений. При этом то, что говорит сомелье, когда оценивает вино, непосвященному в это искусство трудно или вообще невозможно понять рационально. Сам процесс оценивания качества вина сомелье не поддается формализации и осуществляется полностью на чувственном уровне. Иногда разные сомелье по-разному оценивают одно и тоже вино, разлитое из одной и той же бочки в бутылки разной престижности с наклейками, отличающимися количеством звездочек. В этой связи возникает по крайней мере два закономерных и естественных вопроса. Первый вопрос о том, связаны ли как-либо субъективные сомелье-оценки качества вина с его объективными физико-химическими свойствами? Второй вопрос возникает в случае положительного ответа на первый: можно ли анализируя объективными методами физико-химические свойства вина предсказать его субъективную оценку различными сомелье или некоторым «обобщенным сомелье», обобщающим много подобных субъективных оценок? Данная статья посвящена получению аргументированных ответов на эти вопросы. Целью данной работы, представляющей большой научный и практический интерес, является создание модели, обеспечивающей автоматизированную оценку качества вина на основе анализа его объективных физико-химические свойства, совпадающую с его сомелье-оценкой. Для достижения этой цели применяется Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос». Рассматривается подробный численный пример, основанный на 1599 реальных примерах оценки сомелье качества вин с известными физико-химическими свойствами. Кроме ответа на два поставленных вопроса, в статье приводится и исследование созданной системно-когнитивной модели
-
Краткое описание
В статье сформулированы проблема и задачи управления социально-экономическими системами в агропромышленном комплексе (АПК) и для их решения предложено применить автоматизирован-ный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ). Решение данной проблемы рассматривается на примере многоотраслевой интегрированной произ-водственной системами АПК (МИПС АПК). Крат-ко рассмотрены теоретические основы, математи-ческая модель, методика численных расчетов и программный инструментарий АСК-анализа, а также основные результаты и перспективы его применения для управления социально-экономическими системами в АПК
-
Автоматизированный системно-когнитивный анализ и классификация пород крупного рогатого скота
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеНа сайте мясной академии http://meatinfo.ru по адресу: http://meatinfo.ru/info/show?id=197 в размещена сравнительная таблица пород крупного рогатого скота по 8 показателя, из которых 2 текстовых и 6 числовых. У хозяйственников возникает естественный вопрос о том, какие из этих пород сходны по всей системе характеризующих их показателей, а какие различаются и в какой степени. Возникает также вопрос о том, какие показатели сходны и отличаются по смыслу и на сколько. Решению этих задач и посвящена данная статья. Результаты исследования могут быть использованы всеми желающими, благодаря тому, что Универсальная автоматизированная система «Эйдос», являющаяся инструментарием Автоматизированного системно-когнитивного анализа, находится в полном открытом бесплатном доступе на сайте автора по адресу: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm, а численный пример решения поставленных задач размещен как облачное Эйдос-приложение №131
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация). Предлагается новый подход к оцифровке изображений, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и поворот. Поэтому, если заданы эти опция, то результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Это означает, что в модели на основе ряда конкретных примеров будет создан один образ каждого класса изображений, независящий от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдос» этих изображений (в смысле Платона) - прототип или архетип (в смысле Юнга) изображений. Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах изображения о прототипе, но удаление из них всего несущественного для идентификации (абстрагирование), а также сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию). Приведен развернутый численный пример АСК-анализа изображений