Аналитические и процедурные модели для обработки информации при анализе развития заболеваний плодовых деревьев тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат наук Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб

• Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб

ВВЕДЕНИЕ

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ «УМНОГО САДА»

1.1. Современное состояние вопросов обработки информации при построении систем принятия решений для «умного сада»

1.2. Цели и задачи исследования

2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАСТЕРИЗАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

2.1. Аналитическая модель выбора методов кластеризации

2.2. Аналитическая модель функции принадлежности

2.3. Аналитическая модель решения оптимизационной задачи кластеризации на основе критерия Распини

2.4. Аналитическая модель решения оптимизационных задач кластеризации на основе критерия Уиндхема

2.5. Аналитическая модель решения оптимизационных задач кластеризации на основе критерия Рубенса

2.6. Аналитическая модель решения оптимизационных задач кластеризации на основе критерия Беждека - Данна

2.7. Постановка и решение задачи построения аналитической формализации кластера

2.8. Аналитические модели обработки графической информации

2.9. Выводы по главе

3. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА РАЗВИТИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПЛОДОВЫХ ДЕРЕВЬЕВ

3.1. Процедурные модели информационной системы анализа развития заболеваний плодовых деревьев и ее структурная модель

системы анализа развития заболеваний плодовых деревьев

3.2.1. Диаграмма вариантов использования информационной системы анализа развития заболеваний плодовых деревьев

3.2.2. Диаграммы классов информационной системы анализа развития заболеваний плодовых деревьев

3.2.3. Диаграммы последовательности информационной системы анализа развития заболеваний плодовых деревьев

3.2.4. Диаграммы деятельности

3.3. Инфологическая модель данных информационной системы анализа заболеваний плодовых деревьев

3.4. Выводы по главе

4. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

4.1. Обоснование средств реализации информационной системы анализа заболеваний плодовых деревьев

4.2. Описание интерфейса пользователя

4.3. Результаты обработки экспериментальных данных информационной системой анализа заболеваний плодовых деревьев

4.4. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Аналитические и процедурные модели для обработки информации при анализе развития заболеваний плодовых деревьев»

Актуальность темы исследования.

В настоящее время отечественный АПК по показателю использования цифровых технологий значительно отстает от развитых стран. По данным министерства сельского хозяйства РФ Россия занимает 15-е место в мире по уровню цифровизации сельского хозяйства. Решения для точного земледелия применяются только в 3 % агрохозяйств России. Тогда как в США эта цифра достигает 60 %, в странах Евросоюза и еще выше - 80 %.

В связи этим особое значение приобретают вопросы построения информационных систем (ИС) позволяющих решать целый комплекс задач, связанных с вопросами обработки и хранения больших объемов данных, планированием, прогнозом, анализом и моделированием процессов производства, хранения и переработки сельскохозяйственной продукции, а так же обеспечивает возможность использования методов искусственного интеллекта при реализации выше названных процессов.

Распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р утверждена Госпрограмма «Цифровая экономика Российской Федерации», где указано: «...данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности, что повышает конкурентоспособность страны, качество жизни граждан, обеспечивает экономический рост и национальный суверенитет».

Одним из ключевых направлений, в организации цифрового сельского хозяйства является развитие садоводства, основанного на новых принципах контроля, оптимизации и принятии управленческих решений.

Это, с одной стороны, должно обеспечить решение вопросов, связанных с импортозамещением, а с другой - обеспечить увеличение конкурентноспособной и высококачественной продукции, отвечающей обоснованным нормам питания и поступающей населению, как в свежем, так и переработанном виде.

В настоящее время сформулирована концепция «умного сада», которая основывается на необходимости построения интеллектуальной системы подготовки, контроля и принятия решений на всех этапах технологических операций, таких как выращивание плодов с применением современных информационных технологий, технических средств, методов математического моделирования, методик создания и широкого внедрения экспертных систем. Кроме того, повсеместное реализация концепции создания «умного сада» обеспечивает возможность проведения оперативного анализа почвенно-климатических условий на основе обработки как данных, получаемых с датчиков, установленных как в окрестности корневой системы отдельно взятого дерева, так и непосредственно на его стволе, осуществлять внесение органических и минеральных удобрений с учетом свойств и уровня развития конкретного дерева, организовывать агротехнические мероприятия, способствующие органическому развитию растений в «умном саду», а также проводить анализ экономической эффективности и определять пути дальнейшего развития. При этом особое значение приобретают вопросы, связанные с организацией и хранением больших объемов как данных так и графической информации, анализ которых позволяет принять оперативные меры в процессе роста плодов, учитывая состояние плодовых деревьев. В связи с вышеизложенным, тема диссертационного исследования является актуальной.

Степень разработанности темы исследования.

Концепции «умного сада», а так же ее реализации в настоящее время уделяется большое внимание. Так, можно отметить работы Трунова Ю.В., Бабушкина В.А., Завражнова А.И., Завражнова А.А.,Краснобаева И.А., Галиуллиной Е. Ю. Мелиховой Е. В., Айдарова И.П., Ахмедова А.Д., Баденко В.Л., Бородычева В.В., Бодрова В.И., Кирейчевой Л.В.и др., посвященные вопросам орошения и моделирования влагопереноса для различных сельскохозяйственных культур.

Исследованиями вопросов диагностики плодовых деревьев занимались Магер М.К., Змушко А.А., Антоненко В.В., Насонова Г.И. и др. Однако использование информационных технологий с целью автоматизации постановки диагноза еще недостаточно изучено.

Перспективным направлением решения данной проблемы можно считать использование кластерного анализа, большой вклад в развитие которого внесли такие ученые, как Вятченин Д.А., Берштейн Л.С., Тараскина А.С., Hartigan J., Bezdek J.C., Suganya R., Shanthi R., Yang M.S., Krishnapuram R., Keller J.M.

В связи с вышесказанным актуальным является построение аналитических и процедурных моделей для информационной системы обработки и анализа данных и графической информации, представленной в виде снимков листьев плодовых деревьев, которая обеспечит возможность ее эффективного рассмотрения, и позволит сократить время на их обработку и анализ, получить данные для диагностирования и выбора методов лечения, повысить точность и объективность диагноза за счет использования большего количества данных, сформировать единую базу данных обследований и проводить исследования по прогнозированию развития «умного сада».

Вышесказанное определяет практическую задачу - повышение оперативности постановки правильного диагноза заболеваний плодовых деревьев и обеспечение сбора и хранения соответствующей статистической информации, для чего необходимо рассмотреть научную задачу, заключающуюся в разработке моделей: аналитических, которые повысят процент правильной диагностики заболеваний плодовых деревьев, и процедурных, позволяющих перейти к их программной реализации.

Объект исследования: информационные системы для обеспечения функционирования «умного сада».

Предмет исследования: аналитические и процедурные модели для информационной системы обработки данных и распознавания болезней плодовых деревьев.

Цели и задачи исследования: сокращение времени проведения диагностики заболеваний плодовых деревьев за счет применения информационной системы, построенной с использованием аналитических и процедурных моделей обработки данных и графической информации в виде снимков листьев плодовых деревьев.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1) Провести обзор и произвести анализ методов обработки данных и графической информации для информационных систем.

2) Разработать аналитические модели выбора методов предварительной обработки данных, их формализации и графической информации фрагментов листьев плодовых деревьев.

3) Построить аналитические и процедурные модели выделения областей и идентификации патологий по фрагментам графической информации листьев плодовых деревьев.

4) Построить структуру информационной системы анализа графической информации для распознавания болезней плодовых деревьев на основе разработанных моделей.

5) Экспериментально оценить возможности разработанной системы.

Научная новизна исследования заключается в разработке:

- логико-лингвистической модели выбора метода кластеризации, отличающейся блочной структурой из рассмотренных классов (эвристические, оптимизационные, иерархические, на основе с-средних), и введением набора лингвистических переменных («количество кластеров», «количество объектов в кластере», «вид кластера» и т. д.) и соответствующих функций принадлежности;

- подхода к построению кусочно-непрерывной функции принадлежности, отличающегося использованием полиномов Бернштейна и функции Хевисайда;

- модифицированной аналитической модели методов с-средних, для обработки данных и фрагментов графической информации о плодовых деревьях, отличающейся использованием метрик Чебышева и Минковского;

- аналитической и процедурной моделей описания кластера, отличающихся постановкой двухэтапной оптимизационной задачи, которая регуляризирована и учитывает в критерии гладкость и сложность функции, описывающей кластер;

- процедурных моделей анализа изображений для информационной системы, отличающихся наличием модулей выбора применяемого метода кластеризации, построения математической формализации кластера, анализа фрагментов графической информации.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов теории интеллектуальных информационных систем в части разработки моделей предварительного выбора метода кластеризации и моделей выделения областей и идентификации патологий на снимках листьев плодовых деревьев.

Практическая значимость работы заключается в построении программного обеспечения для информационной системы на основе полученных аналитических и процедурных моделей для распознавания болезней плодовых деревьев, что обеспечит решение практической и научной задач.

Методология и методы исследования. Корректное использование подходов и методов теории интеллектуальных информационных систем и обработки информации. При решении поставленных задач в работе были использованы методы теории нечетких множеств, теории распознавания образов, математической статистики и математического программирования.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями паспорта специальности 05.25.05 «Информационные системы и процессы» и соответствует пункту 7 «Прикладные автоматизированные информационные системы, ресурсы и технологии по областям применения ...».

Положения, выносимые на защиту:

1. логико-лингвистическая модель выбора эвристических методов кластеризации;

2. модифицированная аналитическая модель метода с-средних, для обработки фрагментов графической информации о плодовых деревьях;

3. аналитическая и процедурная модель задачи описания кластера;

4. процедурные модели анализа графической информации в целях распознавания болезней плодовых деревьев.

Степень достоверности и апробация результатов.

Достоверность результатов работы подтверждается частичным совпадением с результатами полученными другими авторами и представленными в научных изданиях, а также корректным использованием методов: теории нечетких множеств, кластерного анализа, обработки изображений, математического программирования и математической статистики.

Результаты диссертационного исследования были апробированы на: всероссийской научно-практической конференции «Современная наука: теория, методология, практика» (г. Тамбов, 26-27 ноября 2019г.), II международной научно-практической конференции «Информационные технологии в управлении и моделировании мехатронных систем» (г. Тамбов, 14-16 октября 2020 г.), II международной научно-практической конференции «Цифровизация агропромышленного комплекса» (г. Тамбов, 21 - 23 октября 2020 г.), а так же на семинарах кафедры «Информационные системы и защита информации» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет».

Внедрение результатов исследования. Результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре МиТИ ФГБОУ ВО ТГТУ и ООО «НПП «ПитомникМаш» г. Мичуринск, что подтверждено соответствующими актами.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 работы, в том числе 9 статей, индексируемых в МБД Scopus, 3 статьи в рецензируемых журналах из перечня ВАК при Министерстве науки и высшего образования РФ, 11 публикаций в материалах международных и всероссийских конференций.

Выносимые на защиту результаты получены лично соискателем. В тех публикациях, которые были написаны в соавторстве, личный вклад автора заключается в: построении аналитических и процедурных моделей выбора метода кластеризации, модификации предлагаемых аналитических моделей кластеризации изображений и постановке и решении двухуровневой задачи оптимизации.

Структура и объем работы. Диссертация включает содержание, введение, четыре главы и список использованных источников, состоящий из 110 работ, и одно приложение. Содержит 122 страницы, включает 43 рисунка и 51 таблицу.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями паспорта специальности 05.25.05 «Информационные системы и процессы» и соответствует пункту 7 «Прикладные автоматизированные информационные системы, ресурсы и технологии по областям применения ...».

Работа выполнена в рамках приоритетных научных направлений программы стратегического развития ИАИТ ФГБОУ ВО «ТГТУ», а также исследований научно-образовательного центра «Проблемы управления, информатики и защиты информации в организационных и технических системах», организованного совместно с «Институтом проблем управления им. В.А. Трапезникова» РАН.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ «УМНОГО САДА»

1.1. Современное состояние вопросов обработки информации при построении систем принятия решений для «умного сада»

Сегодня АПК Российской Федерации значительно отстает от мировых лидеров в области использования цифровых технологий и по данным Минсельхоза находится во второй двадцатке стран, использующих цифровые технологии в сельском хозяйстве. Менее 3% хозяйств России используют цифровые решения, в то время как в странах Евросоюза и в США использование цифровых решений составляет соответственно 80% и 60%.

Результаты исследований, проведенных в настоящее время, позволяют сделать неутешительный вывод, что население нашей страны недостаточно обеспечено продукцией садоводства как в свежем, так и в переработанном виде. Дефицит составляет порядка 68% от суточной нормы. Эти данные представлены в работе [1].

Недостаток потребления витаминов, микро и макроэлементов, необходимых веществ, содержащихся в свежих фруктах и ягодах, приводит к снижению устойчивости организма человека к различным негативным и стрессовым воздействиям, приводит к ухудшению здоровья, и, как следствие, к снижению продолжительности и ухудшению качества жизни. В данном случае огромное значение приобретает развитие российского садоводства.

В связи с актуальностью вопросов организации импортозамещения в целях снабжения населения конкурентоспособной продукцией садоводства в различных видах необходимо обеспечить широкое использование цифровых решений производителями сельскохозяйственной продукции, в частности, в садоводстве.

Распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р утверждена Госпрограмма «Цифровая экономика Российской Федерации», где указано: «...данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности, что повышает конкурентоспособность страны, качество жизни граждан, обеспечивает экономический рост и национальный суверенитет».

Одним из ключевых направлений, в организации цифрового сельского хозяйства является развитие садоводства, основанного на новых принципах контроля, оптимизации и принятии управленческих решений.

Это, с одной стороны, должно обеспечить решение вопросов связанных с импортозамещением, а с другой, обеспечить увеличение конкурентно-способной и высококачественной продукции, отвечающей обоснованным нормам питания и поступающей населению, как в свежем, так и переработанном виде.

Развитие садоводства является одним из важнейших направлений сельского хозяйства, обеспечивающим получение конкурентоспособной продукции, решение вопросов импортозамещения, что в конечном итоге ведет к повышению качества и продлению срока активной жизни населения.

Как было отмечено в работах Трунова Ю.В, Завражнова А.А., академиков РАН Куликова И.М. и Завражнова А.И. [1,2,8-13], в настоящее время сложный период, переживаемый садоводством России, обусловлен рядом объективных и субъективных причин, среди которых можно выделить:

• отсутствие благоприятных климатических условий на большей части территории России;

• отсутствие надлежащей материально-технической базы, позволяющей применять современные агротехнические технологии в садоводческих хозяйствах;

• устаревшие агротехнологические подходы и методы возделывания многолетних садов.

Проблемы обеспечения выхода продукции садоводства Российской Федерации на мировой рынок рассмотрены в работах [1-3]. Перечислим основные задачи, которые предстоит решить в этой сфере:

• создать высокотехнологичные системы производства, основанные на использовании цифровых технологий, обеспечивающие непрерывный мониторинг и управление, контроль условий внешней среды и роста растений;

• сформировать агроценозы, базирующиеся на использовании принципов адаптации, в основу которых положено интенсивное агроландшафтное и биологическое земледелие, а также широкое использование ГИС для обеспечения микрозондирования;

• обеспечить повышение урожайности садов за счет управления развитием растений на всех этапах органогенеза;

• обеспечить мониторинг и управление состоянием плодов как на этапе созревания, так и на этапе хранения;

• разработать новые технологии в садоводстве, основанные на применении роботизированных и мехатронных систем.

В промышленном садоводстве в настоящее время применяются достаточно эффективные технологии культивирования плодовых культур. Однако следует признать, что недостаточное внимание уделяется вопросам его системной интенсификации, которая может обеспечить кратный рост экономической эффективности использования земельных угодий, занимаемых садами. Как было отмечено ранее, климатические условия на территории Российской Федерации, как правило, несут высокий риск для организации садоводства. В связи с этим неотъемлемым элементом новых технологий организации садоводства является организация систем орошения, внесения удобрений и цифровых систем мониторинга и управления [4-9]. Вопросы орошения и организации капельного полива рассмотрены в работах Ахмедова А.Д. [15-17], Галиуллиной Е.Ю. [15-17], Темерева А.А. [15-16], Мелиховой Е.В. [18-26].

Как отмечают академики РАН Куликов И.М., Завражнов А.И., стремление к повышению продуктивности сельского хозяйства в целом и садоводства, как его отрасли, приводит к необходимости «построения нового подхода к созданию агротехнологий, основанных на объединении различных областей знаний, накопленных человечеством - т.е. создание конвергентных технологий» [1-3].

Работы академиков РАН Куликова И.М., Завражнова А.И. легли в основу построения концепции «Садоводство будущего», ключевым элементом которой является научное обоснование процессов организации и ведения садоводства. При этом особое внимании уделяется вопросам цифровизации и роботизации. Данная концепция в настоящее время успешно развивается и реализуется в Мичуринском государственном аграрном университете, предложена концепция научного обеспечения садоводства [13].

Реализация концепции «Садоводство будущего» обеспечит широкое внедрение в садоводство как современных систем управления, основанных на использовании методов теории интеллектуальных систем, так и цифровых технологий, обеспечивающих сбор, хранение и беспроводную передачу данных в организованных информационных сетях, использующих частоты промышленного Wi-Fi.

Для реализации предложенной концепции должны быть решены следующие задачи:

• создать новые сорта, устойчивые к различным климатическим условиям [1-3,9-13];

• разработать системы управления процессами развития растений в контролируемых и естественных условиях [1-3,8,9];

• создать современные технологические системы подготовки посадочного материала на основе использования цифровых технологий;

• разработать математические модели, описывающие динамику роста и состояния плодовых растений [1-3,8,9];

• разработать математические модели, описывающие продукционный процесс плодовых деревьев;

• разработать математические модели, описывающие процессы агрофитоценоза, состояния агроэкосистемы сада на основе использования ГИС-технологий и мониторинга территорий [4-7];

• разработать современные послеуборочные технологии в садоводстве, основанные на создании математических моделей состояния плодов для обеспечения их длительного хранения [27-33];

• поставить и решить задачи размещения производств садоводческой продукции и выбора оптимального сортового состава садов[27-33];

• внедрить в процессы садоводства роботизированные и мехатронные системы, основанные на использовании методов искусственного интеллекта и информационных технологиях [34-40];

• разработать математические модели, а также поставить оптимизационные задачи, решение которых обеспечит повышение эффективности отрасли садоводства и обеспечит рациональное использование организационных, экономических и территориальных ресурсов [40];

• обеспечить эффективное управление кадровыми ресурсами за счет развития взаимодействия с образовательными учреждениями ВО и СПО, а также повышения экономической и социальной привлекательности аграрных профессий [1].

Требование обеспечения повышения эффективности садоводства в рамках реализации концепции «Садоводство будущего» приводит к необходимости использования совершенно новых для отрасли технологий, основными из которых являются сквозные, информационные, цифровые и др. [1-3].

Содержание и использование этих технологий регламентированы Стратегией научно-технологического развития Российской Федерации, утвержденной Указом Президента РФ от 01.12.2016 № 642; Программой

«Цифровая экономика Российской Федерации» (ЦЭ), утвержденной распоряжением Правительства РФ от 28.07.2018 № 1632-р и Постановлением Правительства от 18.04.2018 № 317 «О реализации Национальной технологической инициативы» (НТИ).

В программах НТИ и ЦЭ заложено использование ряда современных цифровых технологий, которые обеспечат развитие Российской Федерации и позволят создать эффективные системы мониторинга, контроля и управления. К таким технологиям относятся интеллектуальные нейро-сетевые, «больших данных», беспроводной передачи информации, мехатронные и роботизированные и целый ряд других цифровых технологий. Причем в Программах НТИ и ЦЭ определена возможность корректировки набора технологий, т.к. в процессе их реализации возможно появление новых. При этом применение перечисленных технологий в конкретных отраслях промышленности и сельского хозяйства возможно только на основе проведения глубоких аналитических исследований и их последующего обобщения.

Развитие и реализация концепции «Садоводство будущего» требуют провести анализ и осмысление поставленных ею задач, направленных на достижение заявленной цели. Это приводит к необходимости изменения осознания роли и места цифровых технологий в такой отрасли сельского хозяйства, как садоводство, где ранее данные технологии не находили широкого применения [1-3,8,9]. Как отмечают в своей работе академики РАН Куликов И.М., Завражнов А.И., термин «умный» широко используется и практически является обязательным в работах, посвященных применению современных цифровых технологий в различных отраслях сельского хозяйства, в частности, в садоводстве [1].

Вместе с тем, вопросы цифровизации сельского хозяйства, и садоводства в частности, привели к необходимости введения новых терминов, основными из которых являются:

«Умная среда» достигается за счет применения интеллектуальных мехатронных, роботизированных и информационных систем и средств, что обеспечит эффективное решение задач мониторинга и обеспечит оперативность при принятии решений за счет использования основных информационных процессов и систем телекоммуникации [1-3,8,9].

«Интеллектуальная» среда позволяет провести анализ и обеспечить принятие управленческих решений по корректировке окружающей среды в случаях ее девиации [1-3,8,9].

«Цифровая» трансформация обеспечивает возможность создания новых бизнес-моделей на основе широкого применения цифровых технологий.

Ранее «высокие» технологии не находили широкого применения при решении задач, имеющих место в сельском хозяйстве, в частности, в садоводстве. Это было обусловлено высокой стоимостью и сложностью оборудования, которое требовалось для их реализации. Бурное развитие цифровых технологий привело к удешевлению технических средств и дало возможность их широкого применения ввиду относительно невысокой финальной стоимости. Поэтому в настоящее время растет интерес к использованию цифровых технологий, таких как «большие данные», облачные сервисы, ГИС, интеллектуальные информационные системы, CALS-технологии, а также применению интеллектуальных мехатронных и роботизированных систем [36-40].

До настоящего времени, т.е. до внедрения цифровых технологий, повышение эффективности в сельском хозяйстве и садоводстве в частности, обеспечивалось за счет агротехнических мероприятий, использования на тот момент современной сельскохозяйственной техники, которая создавалась без использования цифровых систем управления [40], что приводило, с одной стороны, к снижению урожайности, а с другой - к большим потерям при сборе урожая. Принятие таких документов, как НТИ и ЦЭ, может существенно изменить положение, сложившееся в садоводстве, и обеспечить резкий технологический скачок за счет применения интеллектуальных систем

управления, СППР, а также широкому использованию интеллектуальных мехатронных систем и роботизированных комплексов [36-40].

Применение цифровых технологий обеспечивает создание гибкой технологической системы, которая, по типу промышленности, сочетает в себе как возможности организации массового выпуска продукции, так и возможность ее корректировки в зависимости от требований рынка сбыта. Ранее организация гибких систем в сельском хозяйстве была невозможна, т.к. не был принят курс на цифровизацию. Такая гибкость обеспечивает быстрое реагирование технологической системы не только на запросы рынка, но и на возможные ресурсные ограничения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб, 2022 год

- 160 с.

96. Численные методы решения некорректных задач / А.Н. Тихонов [и др.]. - М. Наука, 1990. - 232 с.

97. Тихонов, А.Н. Вводные лекции по прикладной математике / А.Н. Тихонов, Д.П. Костомаров - М.: Наука, 1984. - 192 с.

98. Организация систем компьютерного зрения на основе применения методов теории нечетких множеств / П.И. Карасев [и др.] // Приборы и системы: управление, контроль, диагностика. - Москва: Издательство "Научтехлитиздат". - 2021. - № 5.- С. 22 - 26.

99. Нечеткий метод повышения контрастности изображений дистанционного зондирования / Ю.Ю. Громов [и др.] // Приборы и системы. управление, контроль, диагностика. - Москва: Издательство "Научтехлитиздат", 2021. - № 7.- С. 49 - 54.

100. Аль-Раммахи, А.А. Модификация метода нечеткой кластеризация с-средних с использованием метода роя частиц для обработки больших данных / А.А. Аль-Раммахи, Ф.А. Сари, Ю.В. Минин // Теория и моделирование вычислительных сред, систем, комплексов и сетей. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2019. - С 231-233.

101. Сари, Ф.А. Обзор и анализ существующих подходов к сегментации медицинских изображений, основанных на методах к-средних и нечетких с-средних / Ф.А. Сари, А.А. Аль-Раммахи, Ю.В. Минин // Теория и моделирование вычислительных сред, систем, комплексов и сетей. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, - 2019. -С. 233 - 236.

102. Снижение чувствительности алгоритма нечеткой кластеризации при обработке больших данных / А.А. Аль-Раммахи [и др.]// Информационные технологии в управлении и моделировании мехатронных систем. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, - 2020. - С 45 -50.

103. Модификация grab-сегментации изображения на основе принципа колонии муравьев / Ф.А. Сари [и др.]// Информационные технологии в управлении и моделировании мехатронных систем. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2020. - С 51 - 57.

104. Обнаружение опухоли головного мозга с использованием различных методов сегментации изображения / Ф.А. Сари [и др.]// Информационные технологии в управлении и моделировании мехатронных систем. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2020. - С 66 -71.

105. Аль-Раммахи, А.А. Повышение эффективности кластеризации на основе нечеткого SimHash-алгоритма с-средних для аналитики больших / А.А. Аль-Раммахи., Ф.А. Сари // Цифровизация агропромышленного комплекса. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2020. - С. 269 - 275.

106. Аль-Раммахи, А.А. Кластеризация данных с использованием генетического алгоритма / А.А. Аль-Раммахи., Ф.А. Сари // Цифровизация агропромышленного комплекса. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2020. - С. 275 -280.

107. Аль-Раммахи, А.А. Кластеризация данных с помощью Даве-Сена и нечетких с-средних: сравнительное исследование / А.А. Аль-Раммахи., Ф.А. Сари // Цифровизация агропромышленного комплекса. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, - 2020. - С. 280 -286.

108. Аль-Раммахи, А.А. Модификация нечетких с-средств для сегментации изображения документа / А. А. Аль-Раммахи., Ф.А. Сари. // Цифрови-зация агропромышленного комплекса. - Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2020. - С. 406 - 412.

109. Аль-Раммахи, А.А. Гибридный метод кластеризации больших данных / А.А. Аль-Раммахи, Ф.А. Сари, Ю.В. Минин // О вопросах и проблемах современных наук. - Челябинск: Инновационный Центр развития образования и науки, 2020. - С. 9 - 13.

110. Аль-Раммахи, А.А. Метод кластеризации цифрового изображения с шумом на основе объединения алгоритма нечетких с-средних и пиллар-алгоритма / А.А. Аль-Раммахи, Ф.А. Сари, Ю.В. Минин // О вопросах и проблемах современных наук. - Челябинск: Инновационный Центр развития образования и науки, 2020. - С. 13-15.

ПРИЛОЖЕНИЕ А.

Акты внедрения

АКТ

О практическом применении результатов диссертационного исследования Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб на тему «Аналитические и процедурные модели для обработки информации при анализе развития заболеваний плодовых деревьев»

Настоящим актом удостоверяется, что в нашей организации тщательно изучены теоретические разработки и практические рекомендации, сформулированные в диссертационном исследовании Аль-Раммахи Али Абидалкарим Хабиб. Построенная на основе предложенных в данной работе аналитических и процедурных моделей информационная система распознавания болезней плодовых деревьев, по нашему мнению, обладает научной новизной, а ее использование на практике позволяет значительно сократить упростить и повысить эффективность обнаружения патологий и постановки диагноза, сократить время и повысить точность и объективность обследования.

Отмечаем, что существенным достоинством данного диссертационного исследования является то, что разработанная информационная система распознавания болезней плодовых деревьев обеспечивает возможность хранения и эффективной обработки (кластеризации) данных, получаемых с размещенных датчиков и, кроме того, обеспечивает возможность анализа графической информации, связывающей нарушения условий проведения агротехнических мероприятий с различными болезнями, связанными с патологиями листьев.

Наша организация заинтересована в дальнейшем развитии данной работы и положительно оценивает возможности использования разработанной информационной системы при анализе развития заболеваний плодовых деревьев.

Директор ООО «НЛП «ПитомникМа

Завражнов А.А.

20.12.2021г.