Научная статья на тему 'Применение гибридных экспертных систем для создания стохастической модели эпизоотического процесса в популяциях сельскохозяйственных животных Алтайского края'

Применение гибридных экспертных систем для создания стохастической модели эпизоотического процесса в популяциях сельскохозяйственных животных Алтайского края Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
127
54
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭПИЗООТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС / БАЗЫ ДАННЫХ / ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ / МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ СИСТЕМА / МАЯТНИК С ПОДВИЖНОЙ ТОЧКОЙ ПОДВЕСА / EPIZOOTIC PROCESS / DATABASES / EXPERT SYSTEMS / MATHEMATICAL MODEL / DETERMINISTIC SYSTEM / PENDULUM WITH MOVING CENTER OF SUSPENSION

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Густокашин Константин Анатольевич, Гуславский Иван Игнатьевич, Медведева Лариса Вячеславовна

Постановка и решение большого количества сложных и слабоформализованных задач управления эпизоотическим процессом в популяциях сельскохозяйственных животных заставляет анализировать значительные объемы первичной информации. Разработка математических моделей и комплексов программ для понимания сущности эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам на территории Алтайского края. Объектом исследований является эпизоотический процесс по всему нозологическому профилю болезней сельскохозяйственных животных. Для решения поставленных задач мы пользовались общепринятыми эпизоотологическими методами исследования. Разработка информационной системы осуществлялась на основе экспертной продуктивной системы, подготовленной специалистами АлтГТУ, применения высокоуровневых языков и технологии объектно-ориентированного программирования с применением методов системного анализа, математического моделирования на основе стохастической информации. Материалами для исследования послужила статистическая информация о эпизоотическом неблагополучии и погодных условиях за продолжительный период времени. Многократное проигрывание сценариев событий эпизоотического процесса по отдельным, нозологическим формам на территории 31 района Алтайского края по имеющимся ретроспективным данным показало наличие четких закономерностей в поведении эпизоотического процесса по различным нозологическим формам. Отдельные отличия в периодичности, длине и высоте волны имеют место, но общий методологический подход определен с высокой степенью достоверности. Допускается адекватность математической модели эпизоотического процесса в виде физического маятника с подвижной точкой подвеса, на которую действуют силы наиболее значимых факторов воздействия на систему. Мы выбрали максимально достоверно коррелирующие два фактора, статистическая информация о которых была доступна за весь период исследования из архивных данных изменение температуры и уровня осадков.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Густокашин Константин Анатольевич, Гуславский Иван Игнатьевич, Медведева Лариса Вячеславовна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The statement and solution of numerous intricate and weakly formalized problems of epizootic process management in farm animals' populations require analyzing significant amounts of source information. The research purpose is the development of mathematical models and integrated software to understand the epizootic process essence of individual nosological entities in the Altai Region. The research subject is the epizootic process of all nosological entities of farm animals' diseases. To achieve the objectives the standard epizootological research methodology was applied. The information system development was based on the expert productive system developed by the Altai State Technical University, high-level languages and object-oriented programming technology with application of system analysis and mathematical modeling based on stochastic information. The research data included the statistical information on epizootic concerns and weather conditions over a long time period. The repeated simulation of the epizootic process scenarios for individual nosological entities in 31 districts of the Altai Region based on available retrospective data revealed clear laws in the epizootic process course for various nozological entities. There are some differences in periodicity, wave length and height, but the general methodological approach is defined with a high degree of reliability. Conclusion. The adequacy of epizootic process mathematical model in the form of a physical pendulum with moving center of suspension affected by the most significant system influencing factors is assumed. Two maximum reliably correlating factors were chosen, the statistical information on which was accessible for all the period under study, the change of temperature and precipitation level.

Текст научной работы на тему «Применение гибридных экспертных систем для создания стохастической модели эпизоотического процесса в популяциях сельскохозяйственных животных Алтайского края»

ВЕТЕРИНАРНАЯ МЕДИЦИНА

УДК 619:616.7.517.9 К.А. Густокашин,

И.И. Гуславский, Л.В. Медведева

ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЭПИЗООТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА В ПОПУЛЯЦИЯХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ

АЛТАЙСКОГО КРАЯ

Ключевые слова: эпизоотический процесс, базы данных, экспертные системы, математическая модель, детерминированная система, маятник с подвижной точкой подвеса.

Введение

Постановка и решение большого количества сложных и слабоформализованных задач управления эпизоотическим процессом в популяциях сельскохозяйственных животных заставляют анализировать значительные объемы первичной информации, искажен-ность и неточность данных, нестабильность внешней среды, неопределенность внутренних взаимосвязей в биогеоэкоценозах [1]. Основой для их решения являются разработанные модели, использующие современное математическое обеспечение и вычислительные программные комплексы.

Для осуществления оптимизации проти-воэпизоотических мероприятий необходимо наличие высокого уровня информационного потенциала, поэтому его анализ и оценка занимают важное место в работе врача эпизоотолога [2]. Разработка адаптивных моделей развития эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам является фундаментом борьбы с эпизоотиями.

Целью исследований является разработка математических моделей и комплексов программ для понимания сущности эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам на территории Алтайского края.

Объект исследований - эпизоотический процесс по всему нозологическому профилю болезней сельскохозяйственных животных.

Материалы и методы исследований

Для решения поставленных задач мы пользовались общепринятыми эпизоотоло-гическими методами исследования [3, 4]. Разработка информационной системы осуществлялась на основе применения высокоуровневых языков и технологии объектноориентированного программирования с применением методов системного анализа, математического моделирования на основе стохастической информации, переработанной в экспертной продуктивной системе.

Результаты исследований

Проведено многократное проигрывание сценариев событий эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам на территории 31 района Алтайского края по имеющимся ретроспективным данным показало наличие четких закономерностей в поведении эпизоотического процесса по различным нозологическим формам. Отельные отличия в периодичности, длине и высоте волны имеют место, но общий методологический подход определен с высокой степенью достоверности.

Результаты многофакторного анализа и выявленных связей наглядно отображаются в интерфейсе программы в виде коэффициентов корреляций между сопоставляемыми факторами.

В зависимости от интенсивности выявленных корреляций самые значимые используются в создании стохастических моделей и трендов динамики показателей эпизоотического процесса по отдельным инфекционным болезням или нозологическим формам.

Базы эпизоотологических данных и аналитические результаты обученной нейросети дают возможность в имитационном моделировании проигрывать различные «сценарии» поведения биологической системы. Мы применили высокую степень подробности при выборе переменных и параметров модели. При моделировании мы прошли следующие этапы:

1) формулирование вопросов о поведении сложной системы, ответы на которые мы хотели получить. В соответствии с задачами вводятся вектор состояния системы, системное время, моделирующее ход реального. Временной шаг нами определен по результатам архивной информации и ветеринарной отчетности — 1 год;

2) декомпозиция системы на отдельные блоки, связанные друг с другом и обладающие относительной независимостью (показатели эпизоотического процесса, биотические факторы, абиотические факторы). Для каждого блока определили, какие компоненты вектора состояния должны преобразовываться в процессе его функционирования;

3) каждый блок верифицируется по фактическим данным из базы;

4) объединение разработанных блоков имитационной модели.

Биогеоэкоценозы и их частный случай, эпизоотический процесс, имеют сложную многоуровневую систему регуляции в биокинетике, это выражается в наличии в системах петель обратной связи как положительной, так и отрицательной. В уравнениях локальных взаимодействий обратные связи описываются нелинейными функциями, характер которых в Декартовой системе координат определяет возможность возникновения и свойства сложных кинетических режимов, в частности колебательных и квази-стохастических [5].

Первичная стохастическая модель распространения инфекционных болезней в популяциях сельскохозяйственных животных на территории Алтайского края была определена как волновая.

Подобно кругам на воде от брошенного камня вторичные эпизоотические очаги появлялись с течением времени на все большем радиальном расстоянии от первичного. Различные территориальные факторы (реки, горы и т.д.) изменяли форму волны, растягивая или сужая ее, но при 2-плоскостном

рассмотрении аттрактора — процесса, растянутого во времени, появляются так называемые непредсказуемые «шумы», когда при заведомо определенной в стохастической ретроспективной модели и предсказуемой периодичности появления эпизоотических вспышек появляются «случайные», недетерминированные, на первый взгляд, вспышки динамики показателей эпизоотического процесса.

Термин «случайный» имеет вполне определенный смысл. Случайное движение непредсказуемо, либо предсказуемо с определенной вероятностью, что и используется в настоящее время в эпизоотологическом прогнозировании. Другими словами, траектории случайного движения нельзя многократно и однозначно воспроизвести ни в численном, ни в физическом эксперименте [6].

Непрерывность эпизоотического процесса (по определению И.А. Бакулова) и негармоничность колебаний позволили предположить существование еще одной плоскости или даже группы плоскостей, в которой также отображается аттрактор.

Рассмотрение вариантов поведения маятника, с подвижной точкой подвеса, (гармонического, субгармонического, квазиперио-дического и хаотического) и сопоставление с данными анализа динамики эпизоотического процесса по отдельным нозологическим формам на территории Алтайского края позволили представить кривую динамики относительных показателей в виде растянутого во времени так называемого «странного» аттрактора. Поведение странного аттрактора, как и эпизоотического процесса, является хаотическим, однако при определенных методах исследования его поведение можно аппроксимировать при помощи геометрического объекта — фрактального множества.

В случае странного аттрактора имеется строгая предсказуемость в смысле детерминированности закона эволюции. Решение уравнений подчиняется теореме единственности и однозначно воспроизводится при фиксированных начальных условиях [7].

Что в свою очередь допускает адекватность математической модели эпизоотического процесса в виде физического маятника с подвижной точкой подвеса, на которую действуют силы наиболее значимых факторов воздействия на систему. Мы выбрали максимально достоверно коррелирующие два фактора, статистическая информация о которых была доступна за весь период исследования из архивных данных — изменение температуры и уровня осадков.

К точке подвеса модели эпизоотического процесса приложены силы, вектора кото-

76

Вестник Алтайского государственного аграрного университета № 6 (92), 2012

рых параллельны горизонтальной плоскости и перпендикулярны между собой. Число приложенных сил может быть и большим, соответствующим числу учтенных (многофакторно и корреляционно проанализированных) факторов влияния на эпизоотический процесс. Это в значительной мере приблизит к истине картину осцилляций маятника выбранной модели.

В системе отсчета, связанной с точкой подвеса маятника, запишем уравнение колебания, с учетом движения этой точки во всех рассматриваемых направлениях:

= £F , dt i 1

где S — длина дуги.

Обозначим массу точки подвеса m,, массу груза m2, задаем координату точки подвеса (x; у) и угол отклонения нити маятника ф.

Считаем потенциальную и кинетическую энергию отдельно для каждой из масс и вычисляем функцию:

Т2 = 1/2qT A .

В уравнениях движения существует ряд параметров, характеризующих затухание системы:

- собственная частота маятника;

- частота вынуждающей силы;

- амплитуда вынуждающей силы.

X + ф0 (t) + a v (t) cos(x + (p0 (t)) + + ad(t) sin( x + cp0 (t)) + ag sin( x + cp0 (t)) = = -d(t)X - c(t)x + (p0 (t) + a(v (t) cos( x + (p0 (t))) + ag sin( x + cp0(t))

Выводы

Описание модели эпизоотического процесса в виде маятника с движущейся точкой подвеса (в одной плоскости и перпендикулярных направлениях) позволяет максимально точно описывать изучаемый биологический процесс, вероятностный с точки зрения стохастической модели, и исключает непредсказуемые шумы в виде «случайных» вспышек очаговости и заболеваемости.

Библиографический список

1. Бакулов И.А. Система эпизоотического мониторинга особо опасных экзотических и малоизученных, в том числе зооантропо-нозных болезней животных. — ВНИИВ и М, 2001.

2. Гуславский И.И. Жестко детерминиро-

ванные и статистические закономерности в инфекционном и эпизоотическом процессах// Эколого-географические аспекты инфектологии: сб. ст. Всерос. конф. —

Улан-Удэ; Новосибирск, 2011.

3. Таршис М.Г., Константинов В.М. Математические методы в эпизоотологии. — М.: Колос, 1975.

4. Джупина С.И. Контроль эпизоотического процесса. — Новосибирск, 1996.

5. Неймарк Ю.И., Ланда П.С. Стохастические и хаотические колебания. — М.: Наука, 1987.

6. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Механика.

— М.: Наука, 1988. — С. 123-125.

7. Мун Ф. Хаотические колебания. — М.: Мир, 1990.

+ + +

УДК 618:618.19-002:636.22/.28 М.С. Данилов

МАЗЬ НА ОСНОВЕ ПОДОРОЖНИКА БОЛЬШОГО ПРИ ЗАБОЛЕВАНИЯХ КОЖИ СОСКОВ ВЫМЕНИ У КОРОВ

Ключевые слова: коровы, воспаление кожи сосков, лечение, масляный экстракт подорожника, мазь.

Введение

Одним из факторов, способствующих возникновению маститов у коров, являются дерматиты сосков вымени. Поскольку в коже сосков вымени нет сальных желез, то она имеет предрасположенность к высыханию. Обветренная, сухая кожа сосков, потеряв эластичность, покрывается трещинами, вокруг которых развивается воспале-

ние. При загрязнении трещин возникает гнойный процесс, появляется болезненность, во время доения коровы беспокоятся, не стоят на месте. Наличие трещин способствует галактогенному проникновению микроорганизмов в молочную железу и возникновению мастита. Вследствие этого соблюдение гигиены вымени и уход за сосками после доения являются важнейшими факторами профилактики мастита [1].

Профилактическое действие при маститах оказывает нанесение на кожу сосков вымени после доения различных кремов и мазей:

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.