06. Фрактальний аналіз як елемент інтелектуальної експертної системи в селекції рослин

https://doi.org/10.31073/agrovisnyk201902-06
Роїк М. В., Чернуський В. В.
Сторінки: 46-53.

Повна стаття: 
Короткий огляд
Мета. Сформувати методологію і методику створення системи накопичення та аналітично верифікованого використання інформації матриць цифрової фотографії для формування статистикотеки параметричних станів селекційних зразків у різних умовах вегетаційного періоду для подальшої комплексної уніфікованої її оцінки та аналізу в рамках інтелектуальної експертної системи. Методи. Інструментально­камеральний, матрично­цифровий, фрактальний, математико­статистичний. Результати. Відповідно до інноваційної наукової концепції «третьої» форми мінливості рослин сформовано статистикотеку параметрів онтогенетичних станів селекційних зразків провідних сільськогосподарських культур у вигляді регресійних рівнянь фрактальної розмірності. Висновки. Запропоновано методологію експертної оцінки динамічної системи формування морфометричних параметрів рослин селекційних зразків сільськогосподарських культур у вигляді фрактальної розмірності найбільш цінних продуктивних елементів у загальному стеблостої. Розроблено верифіковану технологію стиснення даних матриці цифрової фотографії селекційного об’єкта (5–6 мегабайт інформації) до узагальненої аналітичної функції регресійного рівняння. У селекційній практиці реалізовано принцип автоматизації камеральної обробки, побудований на математично коректних алгоритмах програм сегментації цифрових візуалізованих зображень, та подальшого стиснення отриманих сегментів до рівня інваріантних фрактальних канонічних систем. Як перспективу подальших досліджень запропоновано принципи формування системи метаданих у вигляді фазово­параметричних портретів, фракталів Ляпунова, кубічних сплайнів для створення надсистеми опису онтогенетичного розвитку рослин в умовах конкретного вегетаційного періоду. У цій надсистемі є можливість встановлення емерджентно — синергетичних закономірностей формування продуктивного фенотипу під дією епігенетично­тригерних механізмів ВГС, що відкриває реальні перспективи довгострокового прогнозування врожайності.


Ключові слова: епігенетика, селекційні зразки, цифрова матриця, самоафінні перетворення, фрактальна розмірність.



Бібліографія
  1. Малецкий С.И., Роик Н.В., Драгавцев В.А. Третья изменчивость. Типы наследственности и воспроизводства семян у растений. Сельскохозяйственная биология. Проблемы, обзоры. 2013. № 5. С. 3–29.
  2. Исаева В.В., Касьянов Н.В. Фрактальность природных и архитектурных форм. Вестник ДВО РАН. 2006. № 5. С. 119–127.
  3. Плешанов В.С., Напрюшкин А.А., Кибиткин В.В. Особенности применения теории фракталов в задачах анализа изображений. Автометрия. 2010. Т. 46, № 1. С. 86–97.
  4. Jobin A., Madhu S. Nair, Tatavarti R. Plant Identification Based on Fractal Refinement Technique (FRT). Procedia Technology. 2012. № 6. Р. 171–179.
  5. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Князь В.А. и др. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. Москва: ДМК Пресс, 2007. 464 с.
  6. Круглов А.В., Югфельд И.Д. Реализация интерактивной сегментации для сенсорных устройств на базе ОС ANDROID. Современные наукоемкие технологии. 2016. № 2. Ч. 2. С. 229–235.
  7. Цевма В.М., Хохлов О.М. Ступінь відповідності оцінок ознак зерна різних генотипів пшениці при широкорядній і суцільній схемах посіву. Збірник наукових праць СГІ — НЦНС. 2013. Вип. 21 (61). С. 53–61.
  8. Чернуський В.В. Про можливість уніфікації та автоматизації оковимірної оцінки селекційних зразків шляхом попередньої побудови графічних моделей стеблостою жита озимого і гороху польового. Агропромислове виробництво Полісся. 2013. Вип. 6. С. 57–62.
  9. Чернуський В.В. Принципи автоматизації і візуалізації технологічних процесів добору в системі селекції шляхом афінного відображення матриць цифрової фотографії на аналітичну площину. Агропромислове виробництво Полісся. 2017. Вип. 10. С. 9–13.
  10. Галицкий В.В. Фрактальная модель появления проторастения. Математическая биология и биоинформатика. 2016. Т. 11. № 2. Doi: 10.17537/2016.11.225
  11. Каштанов Н.В., Ляхов А.Ф. Фрактальная размерность визуального образа математической матрицы. Компьютерные инструменты в образовании. 2013. № 2. С. 59–66.