AGRIS - 

Data provenance by Country

2014

Lopatin, S.V. | Samolovov, A.A., Siberia and Far East Inst. of Experimental Veterinary Medicine, Novosibirsk Region (Russian Federation) | Magerova, T.M.

На основании ретроспективных эпизоотологических данных составлены базы данных в формате DBF4 (dBase IV), включающие сведения по комплексным эпизоотологическим данным, кормам, питательной ценности кормового рациона и биохимическим исследованиям сыворотки крови крупного рогатого скота. Основная база данных комплексная, в нее вошли показатели по 158 животноводческим помещениям неблагополучных по некробактериозу хозяйств. В комплексной базе в качестве входных параметров использованы данные по санитарному состоянию, длине стойла, наличии или отсутствию решеток, моциону, общей питательности рациона, компонентам рациона. Составлена база данных кормов. Подготовлена отдельная база данных по питательной ценности рациона по входным параметрам. Сформирована нейронная сеть на основе базы данных биохимических показателей сыворотки крови КРС из разных хозяйств. На основании эпизоотологических баз данных о хозяйствах подготовлены искусственные нейронные сети с использованием программы NeuroPro, версия 0,25, для прогнозирования заболеваемости КРС некробактериозом. Эффективность прогнозирования на примере 18 неблагополучных фермах с известной заболеваемостью и эпизоотологическими данными составила 79-100%. Применение нейронных сетей может быть полезно при планировании противонекробактериозных мероприятий. | Based on retrospective epizootological data were created as DBF4 databases (dBase IV) comprising data on comprehensive epizootological data, feeds, nutritional values of diets and biochemical blood serum examinations in cattle. The master database is of integrated type; it contains indicators on 158 animal buildings of farms having a necrobacillosis problem. This database uses the following input parameters: data on sanitary state, length of stall, presence or absence of grids, physical exercise, total nutritional value of diet, diet components. The database on feeds was created as well. A particular database on nutritive values of diets according to input parameters was prepared. A neural network was formed with the help of database on biochemical blood serum values of cattle from various farms. Based on epizootological databases across farms were developed artificial neural networks using NeuroPro 0.25 to forecast morbidity of cattle with necrobacillosis. The forecasting efficiency exemplified by 18 problem farms with known incidence and epizootological data was 79-100%. The use of neuronal networks may be useful in planning anti-necrobacillosis actions.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2014

Kuz'min, V.N., Russian Research and Development Inst. of Information and Feasibility Studies on Engineering Support of Agroindustrial Complex (

The purpose of the publication is analysis and selection of tools to ensure a more accurate resource evaluation (grants allocated) and targets (quantity of purchased machines) when the development of programs for technical equipment of agriculture. Three groups of methods were studied that can be employed for programs development: the traditional and probabilistic (statistical) programs, as well as the artificial neural networks (ANN). As a criterion for evaluating the method there was adopted a correlation coefficient between estimated and actual values. A normative method was studied as a traditional one. The Design and analysis of artificial neural networks application (ANN) (the Ward Systems Group Inc. NeuroShell 2 package) showed the highest accuracy among the studied methods: the correlation coefficients were 0.88-0.97. Fifteen types of networks were studied: the standard networks; the recurrence networks; the neural networks with total regression (NNTR); the Word networks; the method of group accounting of arguments (MGAA); the augmented MGAA The best results were obtained with the following network architecture: the augmented and simple MGAA, NNTR. The artificial neural networks (ANN) enable to solve problems with multiple outputs simultaneously. Further improvement of this method can be a variation in network settings, studying of the impact of new factors (inputs). For the development of state programs of technical equipment it is recommended to use the designed ANN, a statistical method; as well as multiple regression of dependence of agricultural machinery purchase on a level of budgetary security of a region, profit before taxation, margin of profit and other factors. | Цель работы - анализ и выбор инструментария, дающего более точную оценку ресурсов (выделяемых субсидий) и целевых показателей (число приобретенных машин) при разработке программ технического оснащения сельского хозяйства. Исследованы 3 группы методов, которые могут быть применены для разработки программ: традиционные, вероятностные (статистические), а также искусственные нейронные сети (ИНС). В качестве критерия для оценки метода принят коэффициент корреляции между расчетными и фактическими значениями. В качестве традиционного исследован нормативный метод. Проектирование и анализ применения искусственных нейронных сетей (ИНС) (пакет NeuroShell 2 фирмы Ward Systems Group, Inc) показало самую высокую точность среди исследованных методов: коэффициенты корреляции составили 0,88-0,97. Исследованы 15 типов сетей: стандартные; рекуррентные; нейронные сети с общей регрессией (НСОР); сети Ворда; метод группового учета аргументов (МГУА); Наилучшие результаты получены при следующих архитектурах сетей: МГУА расширенный и простой, НСОР. ИНС позволяют решать задачи с несколькими выходами одновременно. Дальнейшее совершенствование этого метода может идти в направлении варьирования настроек сети, исследования влияния новых факторов (входов). Для разработки государственных программ технического оснащения рекомендуется применять спроектированные ИНС, а также статистический метод; множественную регрессию зависимости показателей приобретения сельхозтехники от уровня бюджетной обеспеченности региона, от прибыли до налогообложения, рентабельности по прибыли и других факторов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation