Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта [Е. В. Луценко] (doc) читать постранично

МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГОУ ВПО "КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"

ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКИ








Е.В. ЛУЦЕНКО, В.И.ЛОЙКО, Л.О. ВЕЛИКАНОВА



ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
В РАСТЕНИЕВОДСТВЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ
ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА



Поддержано грантом КубГАУ










КРАСНОДАР – 2008


УДК
681.5
Л
86


Луценко Е. В., Лойко В.И., Великанова Л.О.
Л 86 Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ, 2008. – 257 с.

ISBN 978-5-94672-312-1

В монографии задачи управления урожайностью и качеством продукции растениеводства и плодоводства решаются на единой стандартизированной методологической и инструментально-технологической основе системно-когнитивного анализа, обеспечивающего как синтез, адаптацию и верификацию семантических информационных моделей, так и их использование для прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) в агропромышленном комплексе, а также для научного исследования предметной области.
Рассчитано на слушателей центров дополнительного агрономического образования, студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся применением современных интеллектуальных информационных технологий вообще и системно-когнитивного анализа в частности для решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений в растениеводстве.

Сп.лит. 112 наим., рис. 76, табл. 55

РЕЦЕНЗЕНТЫ:
О.М. Горелик, доктор экономических наук, профессор
(Тольяттинский государственный институт сервиса)
Н.Г. Малюга, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
(Кубанский государственный аграрный университет)

ISBN 978-5-94672-312-1

 Е.В. Луценко, В.И.Лойко, Л.О.Великанова, 2008

 ФГОУ ВПО "Кубанский государственный
аграрный университет", 2008



ОГЛАВЛЕНИЕ


ВВЕДЕНИЕ 10
ГЛАВА-1. ОПИСАНИЕ МЕТОДА СК-АНАЛИЗА 16
1.1. Теоретические предпосылки СК-анализа 16
1.2. Математическая модель СК-анализа 19
1.3. Методика численных расчетов СК-анализа 34
1.4. Специальный программный инструментарий СК-анализа – система "Эйдос" 36
ГЛАВА-2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫРАЩИВАНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР И ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО РАЦИОНАЛЬНОМУ ВЫБОРУ АГРОТЕХНОЛОГИЙ 42
2.1. Решение задач прогнозирования и поддержки приянтия решений в растениводстве с применением системы "ЭЙДОС" в 1993-1996 годах 42
2.2. Постановка задачи, синтез и исследование модели прогнозирования урожайности зерновых колосовых и поддержки принятия решений по рациональному выбору агротехнологий 50
ГЛАВА-3. ПОСТАНОВКА АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ВЫБОРА МИКРОЗОН И КУЛЬТУР ДЛЯ ВЫРАЩИВАНИЯ 100
3.1. Актуальность исследования 100
3.2. Общие положения 101
3.3. Основная задача исследования и этапы ее решения 101
3.4. Формальная постановка частных и обеспечивающих задач 106
3.5. Выводы 112
ГЛАВА-4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДУКТИВНОСТИ И КАЧЕСТВА КУЛЬТУР НА ОСНОВЕ ДАННЫХ МЕТЕОПРОГНОЗОВ 112
4.1. Постановка задачи и выбор метода ее решения 114
4.2. Когнитивная структуризация, формальная постановка задачи и синтез модели 122
4.3. Исследование семантический информационной модели 158
4.4. Эффективность применения полученного решения, его ограничения и перспективы развития 171
4.5. Выводы 173
ГЛАВА-5. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕЛЕКЦИИ ПОДСОЛНЕЧНИКА 174
5.1. Постановка задачи и выбор метода ее решения 176
5.2. Когнитивная структуризация, формальная постановка задачи и синтез модели 180
5.3. Исследование семантический информационной модели 203
5.4. Эффективность применения полученного решения, его ограничения и перспективы развития 229
5.5. Выводы 231
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 232
КРАТКИЙ ТОЛКОВЫЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ ПО СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОМУ АНАЛИЗУ И СИСТЕМАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 233
ЛИТЕРАТУРА 248
ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА 248
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА 249
INTERNET-САЙТЫ 264


СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ 10
ГЛАВА-1. ОПИСАНИЕ МЕТОДА СК-АНАЛИЗА 16
1.1. Теоретические предпосылки СК-анализа 16
1.2. Математическая модель СК-анализа 19
1.2.1. Системное обобщение формулы Хартли 19
1.2.2. Гипотеза о Законе возрастания эмерджентности 20
1.2.2.1. Математическая формулировка: 21
1.2.2.2. Интерпретация 21
1.2.3. Системное обобщение формулы Харкевича 21
1.2.3.1. Классическая формула Харкевича 22
1.2.3.2. Выражение классической формулы Харкевича через частоты фактов 23
1.2.3.3. Вывод коэффициента эмерджентности Харкевича на основе принципа соответствия с выражением Хартли в детерминистском случае 23
1.2.3.4. Вывод системного обобщения формулы Харкевича 23
1.2.3.5. Окончательное выражение для системного обобщения формулы Харкевича 24
1.2.4. Связь системной теории информации (СТИ) с теорией Хартли-Найквиста-Больцмана и теорией Шеннона 24
1.2.5. Интерпретация коэффициентов эмерджентности