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

The information obtained in the framework of research work is displayed, in which a non-local neural network was used in ASC-analysis (system-cognitive analysis) and the software tools provided for it an IS (intelligent system) called "Eidos", designed to resolve the whole complex tasks related to forecasting (identifying hybrids and cultivars present in the collection, recognition, typology, diagnostics) and determining the mutual relationships that exist between morphological traits (leaf shape and size, fruit shape, weight, size, index) in breeding for given traits. Detailed analytical work was carried out regarding the level of difference and similarity that determines genotypes. Class samples subjected to systematization by quantitative/qualitative assessment of the commonality of morphological traits associated with pear genotypes have been developed. Neurons of a non-local type were used to describe the severity of the relationship between the analyzed features of the genotypes inherent in a given culture. The formed model, based on the established signs of the morphological order, makes it possible to select and predict, under a specific horticultural system, both the “source” material for breeding for increased commercial and other significant criteria-criteria, and the typology of varieties for fruits of a specific size and shape.

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.