ПРИМЕНЕНИЕ НЕЛОКАЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ИННОВАЦИОННОМ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОМ АНАЛИЗЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ «ЭЙДОС» ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В СЕЛЕКЦИИ ГРУШИ НА ЗАДАННЫЕ ПРИЗНАКИ
https://doi.org/10.25684/0513-1634-2023-148-30-35
Аннотация
Отображена информация, полученная в рамках исследовательских работ, при которых была использована нелокальная сеть нейронного типа в АСК-анализе (системно-когнитивном анализе) и предусмотренные им программные инструментальные средства – ИС (интеллектуальная система) под названием «Эйдос», предназначенная для разрешения целого комплекса задач, касающихся прогнозирования (выявление присутствующих в коллекции гибридов и сортов, распознавание, типология, диагностика) и определения взаимных связей, существующих между признаками морфологического порядка (форма и размер листков, форма плода, его масса, размер, индекс) в селекции на заданные признаки. Выполнялась детальная аналитическая работа относительно уровня различий и схожести, определяющего генотипы. Выработаны подвергнутые систематизации классовые образцы по количественной/качественной оценке общности признаков морфологического порядка, связанных с генотипами груши. Использованы нейроны нелокального типа с целью описания выраженности взаимосвязи анализируемых признаков присущих данной культуре генотипов. Сформированная модель, базирующаяся на установленных признаках морфологического порядка, позволяет отобрать и спрогнозировать при конкретной садоводческой системе как материала-«источника» для селекции по повышенным товарным и иным значимым признакам-критериям, так и типологии сортов по плодам конкретной величины и формы.
Об авторе
Н. С. КиселеваРоссия
Наталья Станиславовна Киселева
Сочи, ул. Яна Фабрициуса, 2/28
Список литературы
1. Бандурко И.А. Селекция груши на Майкопской опытной станции ВИР: матер. науч.-метод. конф. (Орёл, 31 июля – 3 августа 2001 г.). – Орёл: ВНИИСПК, 2001. – С. 7-8.
2. Ерёмин Г.В. и др. Общая и частная селекция и сортоведение плодовых и ягодных культур: учебник для вузов. – М.: Мир, 2004. – 422 с.
3. Киселёва Н.С. Выделение ценных генотипов по степени близости к модели в сравнительной оценке коллекции сортов и гибридов груши // Селекция и сорторазведение садовых культур. Конкурентоспособные сорта и технологии для высокоэффективного садоводства: материалы Международной научно-практической конференции, посвящённой 170-летию ВНИИСПК (02-05 июня 2015 г.). – Орел: ВНИИСПК, 2015. – С. 97-100.
4. Киселёва Н.С. Количественная оценка качества плода для селекции груши // Субтропическое и декоративное садоводство. – 2015. – № 52. – С. 41-48.
5. Комплексная программа по селекции семечковых культур в России на 20012020 гг.: Постановление межд. науч.-метод. конф. «Основные направления и методы селекции семечковых культур» (Орел, 31 июля-3 авг. 2001 г.). – Орел: ВНИИСПК, 2003. – 30 с.
6. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и её применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ, 2002. – 605 с.
7. Луценко Е.В. Проблемы и перспективы теории и методологии научного познания и автоматизированный системно-когнитивный анализ как автоматизированный метод научного познания, обеспечивающий содержательное феноменологическое моделирование // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). – 2017. – № 03(127). – С. 1-60. – [Электронный ресурс]. – URL: http://ej.kubagro.ru/2017/03/pdf/01.pdf
8. Можар Н.В. Совершенствование сортимента груши на основе конкурентоспособного генофонда // Научные труды СКЗНИИСиВ. – 2016. – Т. 9. – С. 71-77.
9. Программа и методика сортоизучение плодовых, ягодных и орехоплодных культур / под общ. ред. Е.Н. Седова, Т.П. Огольцовой. – Орел: ВНИИСПК, 1999. – 608 с.
10. Программа Северо-Кавказского центра по селекции плодовых, ягодных, цветочно-декоративных культур и винограда на период до 2030 года / под ред. Егорова Е.А. Краснодар: ГНУ СКЗНИИСиВ, 2013. – С. 57–59.
11. Программа селекционных работ по плодовым, ягодным, цветочнодекоративным культурам и винограду Союза селекционеров Северного Кавказа на период до 2010 г. / отв. ред.: Еремин Г.В., Луговской А.П. – Краснодар: СКЗНИИСиВ, 2005. – Т. 1. – 342 с.
12. Современные методологические аспекты организации селекционного процесса в садоводстве и виноградарстве. – Краснодар: СКЗНИИСиВ, 2012. – 569 с.
13. Щеглов С.Н. Применение биометрических методов для ускорения селекционного процесса плодовых и ягодных культур. – Краснодар: СКЗНИИСиВ; Кубанский гос. ун-т., 2005. – 106 с.
14. Alston F.H. Strategy for apple and pear breeding // Improving vegetatively propagated crops. – 1978. – P. 113-123.
15. Hanter D.M. Pear breeding for the 21 st century-program and progress at Harrow // Acta Horticulturae 338. – 1993. – P. 377-383.
Рецензия
Для цитирования:
Киселева Н.С. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЛОКАЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ИННОВАЦИОННОМ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОМ АНАЛИЗЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ «ЭЙДОС» ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В СЕЛЕКЦИИ ГРУШИ НА ЗАДАННЫЕ ПРИЗНАКИ. Бюллетень Государственного Никитского ботанического сада. 2023;(148):30-35. https://doi.org/10.25684/0513-1634-2023-148-30-35
For citation:
Kiseleva N.S. Application of a non-local neural network in innovative system cognitive analysis and intelligent system "Eidos" for solving the problems of forecasting in pear breeding for specified traits. Bulletin of the State Nikitsky Botanical Gardens. 2023;(148):30-35. (In Russ.) https://doi.org/10.25684/0513-1634-2023-148-30-35