ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ... ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
164 полученных за определенный период времени в одних точках, применимы для прогнозирования результатов выращивания этой культуры и в других точках (с известным уровнем плодородия почв). Известно [93], что влияние одних и тех же метеопараметров на количественные и качественные результаты выращивания культуры зависит не только от самих значений этих метеопараметров, но в огромной степени – от фенофазы, в течение которой эти параметры действовали. Поэтому вся метеоинформация должна обрабатываться с привязкой к периодам фенофаз, характеризующим темп биологического времени для различных культур, а не просто – к физическому (календарному) времени. Для плодовых культур выделяют 13 фенофаз [93]: 1 – Набухание плодовых почек; 2 – Распускание плодовых почек; 3 – Развертывание первых листьев; 4 – Обособление бутонов; 5 – Цветение; 6 – Конец цветения; 7 – Формирование плодов; 8 – Окончание роста побегов; 9 – Вызревание древесины; 10 – Съемная спелость; 11– Осеннее расцвечивание листьев; 12 – Листопад; 13 – Вторичный рост побегов. Сроки начала и окончания фенофаз являются тестами со своими конфигураторами и измеряются в целочисленной шкале [1; 365] (отсчет идет от 1-го января текущего года). Все даты также привязываются к этой шкале. Предположим, что разработан банк тестов и наполнена база прецедентов с использованием банка тестов. В этом случае решение основной задачи состоит из двух этапов. На 1-м этапе выявляются причинно-следственные зависимости между метеоусловиями, плодородием почв и результатами выращивания сельскохозяйственных культур. Другими словами, строятся синдромные модели знаний для разных множеств заключений Z. На 2-м этапе знания о выявленных причинно-следственных зависимостях (формальных синдромах) используются для прогнозирования количественных и качественных результатов выращивания заданной культуры в конкретном пункте выращивания. В рамках 1-го этапа решаются две подзадачи. Задача 1.1: На основе обработки эмпирической информации об условиях и результатах выращивании различных культур в конкретных микрозонах выявить причинно-следственные закономерности влияния плодородия почв и метеопараметров, действующих в течение определенных фенотипических фаз развития, на количественные и качественные результаты выращивания. Исходные данные: - банк тестов; - характеристики всех микрозон, включая плодородие почв (каждой микрозоне присваивается уникальный код);
165 - фактические периоды начала и окончания фенофаз различных культур в конкретных микрозонах (по шкале [1; 365]); орграфы набросков периодов фенофаз различных культур; - фактические посуточные значения метеопараметров в конкретных микрозонах (по шкале [1; 365]); орграфы набросков динамики метеопараметров по различным качественным характеристикам. Результат решения – синдромные модели знаний для количественных и качественных результатов выращивания различных культур. Синдромные модели знаний показывают список значимых для прогноза тестов, а также достаточный уровень общности (точности) по каждому тесту − {τ/T}. Фактические периоды фенофаз по всем микрозонам, всем сортам и всем годам хранятся в таблице вида 4.10 (по шкале [1; 365]). Таблица 4.10 – Фактические периоды фенофаз Зона Год Сорт Фенофаза № Начало Окончание 1 2007 Джонатан 1 83 90 1 2007 Джонатан 2 94 100 1 2007 Джонатан 3 104 110 1 2007 Джонатан 4 114 120 1 2007 Джонатан 5 120 124 … … … … … … Начало и окончание любой фенофазы по любому сорту (или группе сортов) является тестом со своим конфигуратором. Приведем фрагмент такого конфигуратора: Джонатан_Фенофаза_1_Начало {2 {…} 1 {[75; 90]}}. Для потенциальных точек выращивания, по которым необходимо прогнозировать количественные и качественные результаты, периоды начала и окончания фенофаз для различных культур, как правило, неизвестны (синдромная модель показывает, какие периоды фенофаз действительно важны для прогноза). Поэтому возникает следующая задача. Задача 1.2: на основе обработки эмпирической информации об условиях и динамике фенотипического развития различных культур в конкретных микрозонах выявить причинно-следственные зависимости влияния динамики метеопараметров на сроки начала и окончания фенофаз для этих культур. Исходные данные те же, что и в задаче 1.1. Результат решения – синдромные модели знаний, позволяющие с минимальной погрешностью определять сроки наступления и окончания фенофаз для различных культур как в фактических, так и в предполагаемых
- Page 113 and 114: 113 k α = {f/µ: {J a a/A} → {J
- Page 115 and 116: 115 Направления импу
- Page 117 and 118: 117 (эквивалентности
- Page 119 and 120: 119 события. Действи
- Page 121 and 122: 121 P1 {[0; 1]} Граф G(p) = {P1
- Page 123 and 124: 123 обобщения связан
- Page 125 and 126: 125 Время появления:
- Page 127 and 128: 127 В ситуации β оста
- Page 129 and 130: 129 где {τ/T}^ − домены
- Page 131 and 132: 131 Форма «T1- B1» Форм
- Page 133 and 134: 133 D4 {Нормальный уро
- Page 135 and 136: 135 выявил, что все о
- Page 137 and 138: 137 Рис. 4.2 − Орграф G
- Page 139 and 140: 139 Совокупность под
- Page 141 and 142: 141 G(САДн) = {D3 → D2 → D1
- Page 143 and 144: 143 4.2.3 Технологичес
- Page 145 and 146: 145 Рис. 4.10 - Орграф G +
- Page 147 and 148: 147 порядка благопри
- Page 149 and 150: 149 Третья таблица с
- Page 151 and 152: 151 Рис. 4.13 - Орграф G +
- Page 153 and 154: 153 Адаптивность ^А {
- Page 155 and 156: 155 пространство опи
- Page 157 and 158: 157 (прямая задача); 3.
- Page 159 and 160: 159 условии применен
- Page 161 and 162: Урожайность/4 80.0 - 100
- Page 163: 163 влияние на колич
- Page 167 and 168: G(Показатель) = {1 → 2
- Page 169 and 170: 169 Урожайность (г) {3
- Page 171 and 172: 171 «Эффективность»
- Page 173 and 174: 173 4.3.1 Описание мето
- Page 175 and 176: 175 Построим (автома
- Page 177 and 178: 177 Таблица 4.14 - Фраг
- Page 179 and 180: 179 объединить все т
- Page 181 and 182: 181 - стартовая тяга -
- Page 183 and 184: 183 вершины, определ
- Page 185 and 186: 185 спортсменов спри
- Page 187 and 188: 187 ГЛАВА 5. МЕТОД ПРЕ
- Page 189 and 190: 189 синдромов в меди
- Page 191 and 192: 191 существует единс
- Page 193 and 194: 193 Сведем в один алг
- Page 195 and 196: 195 Описание «T1 - B3» О
- Page 197 and 198: 197 описания {τ/T 0 } мо
- Page 199 and 200: 199 Видно, что {τ/T} {S} =
- Page 201 and 202: 201 «T3 - B2» S = (τ 1 /T3 Но
- Page 203 and 204: 203 for α ∈ Ω do {S * } Full :=
- Page 205 and 206: 205 модель знаний {S},
- Page 207 and 208: 207 которые классифи
- Page 209 and 210: 209 предельных обобщ
- Page 211 and 212: 211 один синдром. В р
- Page 213 and 214: 213 Выход: Модель зна
164<br />
полученных за определенный период времени в одних точках, применимы<br />
для прогнозирования результатов выращивания этой культуры и в других<br />
точках (с известным уровнем плодородия почв).<br />
Известно [93], что влияние одних и тех же метеопараметров на<br />
количественные и качественные результаты выращивания культуры<br />
зависит не только от самих значений этих метеопараметров, но в огромной<br />
степени – от фенофазы, в течение которой эти параметры действовали.<br />
Поэтому вся метеоинформация должна обрабатываться с привязкой к<br />
периодам фенофаз, характеризующим темп биологического времени для<br />
различных культур, а не просто – к физическому (календарному) времени.<br />
Для плодовых культур выделяют 13 фенофаз [93]: 1 – Набухание<br />
плодовых почек; 2 – Распускание плодовых почек; 3 – Развертывание<br />
первых листьев; 4 – Обособление бутонов; 5 – Цветение; 6 – Конец<br />
цветения; 7 – Формирование плодов; 8 – Окончание роста побегов; 9 –<br />
Вызревание древесины; 10 – Съемная спелость; 11– Осеннее расцвечивание<br />
листьев; 12 – Листопад; 13 – Вторичный рост побегов. Сроки начала и<br />
окончания фенофаз являются тестами со своими конфигураторами и<br />
измеряются в целочисленной шкале [1; 365] (отсчет идет от 1-го января<br />
текущего года). Все даты также привязываются к этой шкале.<br />
Предположим, что разработан банк тестов и наполнена база<br />
прецедентов с использованием банка тестов. В этом случае решение<br />
основной задачи состоит из двух этапов.<br />
На 1-м этапе выявляются причинно-следственные зависимости между<br />
метеоусловиями, плодородием почв и результатами выращивания<br />
сельскохозяйственных культур. Другими словами, строятся синдромные<br />
модели знаний для разных множеств заключений Z.<br />
На 2-м этапе знания о выявленных причинно-следственных<br />
зависимостях (формальных синдромах) используются для прогнозирования<br />
количественных и качественных результатов выращивания заданной<br />
культуры в конкретном пункте выращивания.<br />
В рамках 1-го этапа решаются две подзадачи.<br />
Задача 1.1: На основе обработки эмпирической информации об<br />
условиях и результатах выращивании различных культур в конкретных<br />
микрозонах выявить причинно-следственные закономерности влияния<br />
плодородия почв и метеопараметров, действующих в течение<br />
определенных фенотипических фаз развития, на количественные и<br />
качественные результаты выращивания.<br />
Исходные данные:<br />
- банк тестов;<br />
- характеристики всех микрозон, включая плодородие почв (каждой<br />
микрозоне присваивается уникальный код);