Статья:

ПРОГРАММНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОДБОРА ПАР ЖИВОТНЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРОД С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ

Конференция: XXXIV Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: технические и математические науки»

Секция: 3. Информационные технологии

Выходные данные
Курлов В.В. ПРОГРАММНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОДБОРА ПАР ЖИВОТНЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРОД С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ // Молодежный научный форум: Технические и математические науки: электр. сб. ст. по мат. XXXIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(34). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_tech/5(34).pdf (дата обращения: 19.08.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ПРОГРАММНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОДБОРА ПАР ЖИВОТНЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРОД С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ

Курлов Василий Васильевич
магистрант НИУ «Белгородский государственный университет», РФ, г. Белгород
Бурданова Екатерина Васильевна
научный руководитель, кандидат технических наук, доц. НИУ «Белгородский государственный университет», РФ, г. Белгород

 

В настоящее время, в российской селекции имеется проблема технологического отставания в области разработки и внедрения новых селекционных методов и технологий [3]. В первую очередь необходима автоматизация процесса подбора, который обладает наибольшей трудоемкостью и требованием сложных и объёмных вычислений.

Подбор – это наиболее целесообразное составление родительских пар из отобранных животных с целью получения от них потомства с желательными признаками. Подбор представляет собой крайне сложный процесс, включающий в себя большой комплекс различных мероприятий, важнейшим из которых является выбор особи пригодной к созданию потомства [1]. Исходя из определения подбора, животное должно соответствовать цели подбора, которая включает в себя оценку животного по его характеристикам. Сложность оценки состоит в необходимости совместной оценки различных по природе параметров, присутствием субъективного момента оценки, что вносит значительную долю неопределенности в процесс и затрудняет автоматизацию посредством вычислительной техники. В данной работе представлена общая модель оценки, позволяющая разрабатывать системы оценивания для различных отраслей.

В общем виде модель можно представить как , где – оценка особи,  – критерии оценки,  – функция перехода от критериев, к оценке. Каждый признак в свою очередь можно описать как набор , где  – значение признака,  – лингвистическая оценка признака.

Функция перехода от критериев к оценке может меняться в зависимости конкретной предметной области процесса подбора [2]. Но, учитывая то, что в оценке применяются лингвистические переменные, удобно использовать в качестве функции перехода нечеткое продукционное правило вида:

                                       (1)

где:  – показатель оценки n-го критерия,  – заключительная оценка.

Оценку соответствия особи контексту подбора, можно определить как лингвистическую переменную p = «соответствие». Универсальным множеством для переменной p, является отрезок [0,1], а множеством значений – терм-множество , где:

1.   – «превосходное»;

2.   – «хорошее»;

3.   – «посредственное»;

4.   – «неудовлетворительное».

Каждый терм из множества P является именем нечеткого подмножества на отрезке [0,1]. Описание термов и соответствующих им подмножеств представлено ниже в таблице 1.

Таблица 1.

Функции принадлежности нечеткого множества P

Терм Pk

Подмножество терма Pk

P1 – «неудовлетворительное»;

P2 – «посредственное»;

P3 – «хорошее»;

P4 – «превосходное»;

 

Значение функции принадлежности считается мерой истинности терма Pk, в зависимости от значения оценки животного. Оценка животного производится на основе его характеристик, рост уровня которых приводит к росту соответствия животных. Форма и содержание характеристик могут различаться в зависимости от конкретной отрасли применения [3]. В представленном примере были определены следующие показатели оценки:

1.   – продуктивность (основное хозяйственно-полезное свойство животного) изменяется от 0 до 800;

2.   – конституция (общее телосложение организма, обусловленное анатомо-физиологическими особенностями строения органов и тканей) изменяется от 0 до 1;

3.   – кондиция (состояние упитанности и активности животного) изменяется от 0 до 5;

4.   – экстерьер (внешний вид животного) изменяется от 0 до 1.

Для того чтобы ранжировать каждый показатель по уровням пригодности, представим его как числовую переменную, т.е. переменную принимающую значения на определенном промежутке. Каждая из этих переменных является множеством носителем лингвистических переменных, состоящих из следующих термов:

1.                      – «низкий уровень показателя»;

2.                      – «средний уровень показателя»;

3.                      – «высокий уровень показателя»;

4.                      – «лучший уровень показателя».

Для каждой переменной определена трапециевидная функция принадлежности:

 

                         (1)

Функцию можно определить, как набор из четырех чисел: , где с помощью параметров определяются диапазоны уровней каждого признака. Примерные оценки всех термов  представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Оценки признаков по каждому показателю

Показатель

Терм

(0,0,100,200)

(100,200,300,400)

(300,400,500,600)

(500,600,800,800)

(0;0;0,1;0,15)

(0,1;0,15;0,25;0,35)

(0,25;0,35;0,50;0,75)

(50;0,75;1;1)

(0;0;1;1,5)

(1;1,5;2;3)

(2;3;3,5;4)

(3,5;4;5;5)

(0;0;0,1;0,15)

(0,1;0,15;0,25;0,35)

(0,25;0,35;0,50;0,75)

(50;0,75;1;1)

 

Для перехода от значений характеристик животных  к высказываниям о пригодности животного , необходимо определить функции агрегирования и активации нечеткой продукции. Исходя из выражения 1, левую часть правила можно выразить следующим образом:

где:  – значение функции принадлежности n-го признака к k-му терму лингвистической оценки признака.

Так как рост уровня которых приводит к росту соответствия животных, получить результирующую оценку можно, определив терм лингвистической переменной P в зависимости от степени истинности выражения в левой части правила:

                                                                     (2)

где:  – степень истинности левой части правила, полученная с использованием выражения 3.

Для примера работы модели взяты характеристики трех особей представленными в таблице 3.

Таблица 3.

Примерные характеристики особей

Номер особи

Продуктивность

Конституция

Кондиция

Экстерьер

1

733

0,8

4,5

0,85

2

320

0,28

2

0,3

3

123

0,1

2

0,1

 

Применяя выражения 2, 3 и 4, при имеющихся исходных данных получаются результаты, представленные в таблице 4.

Таблица 4.

Результаты оценки особей

Уровень продуктивности

Уровень конституции

Уровень кондиции

Уровень экстерьера

Соответствие

1

Очень высокий

Очень высокий

Очень высокий

Очень высокий

Превосходное

2

Средний

Средний

Средний

Средний

Посредственное

3

Низкий

Низкий

Средний

Низкий

Неудовлетворительное

 

Далее после проведения оценки может производится формирование пар, например, по селекционному принципу «лучшие с лучшим» или подвергнуть дополнительным методам оценки, если необходимо. В качестве вывода можно отметить следующие моменты:

1.  Данная модель легко расширяется при добавлении в оценку дополнительных показателей;

2.  Уровни оценки как признаков, так и непосредственно пригодности животного, легко подвергаются масштабированию;

3.  За счет выбора функций принадлежности и функций активации можно настраивать модель под различные условия подбора.

 

Список литературы:
1. Жебровский, Л.С. Разведение животных: учебник для вузов – СПб.: СПбГАУ, 2003. – 325с.
2. Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств: Учебное пособие. – СПб. Питер, 2011. – 192 с.
3. Мымрин С.В., Мымрин В.С., Донник И.М. Геномная селекция – необходимое условие развития скотоводства России // АВУ. 2014. №4 (122) С. 28–30.