Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму

1. Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму, заключающийся в том, что акустический шум пчелиных семей, снимаемый с помощью выносного микрофона, поступает на звуковую карту персональной электронно-вычислительной машины, сигнал оцифровывается, а далее с использованием быстрого преобразования Фурье строится спектр с разрешением в 1 Гц в полосе частот (60-950 Гц), отличающийся тем, что в спектре задаются четыре узкополосные наиболее информативные частотные полосы с центральными частотами настройки F1, F2, F3, F4 и заданной шириной В1, В2, В3, В4, в этих частотных полосах измеряют интенсивные составляющие, которые суммируются, а их суммарная величина делится на количество интенсивных составляющих с разрешением в 1 Гц, определяется средняя интенсивность анализируемой полосы частотного спектра, такие действия проводят с остальными тремя частотными полосами спектра, затем средние значения интенсивностей анализируются, наименьшему среднему значению интенсивности присваивается первый уровень, затем отыскивается значение средней интенсивности следующей частотной полосы, превышающее наименьшее среднее значение - присваивается второй уровень и такие действия проводят с остальными двумя частотными полосами спектра, в итоге формируется образ спектра, который кодируется двоичным кодом, полученным сочетательным сравнением величин уровней, последовательность кодов создает кодовое сообщение характеризующее состояние диагностируемой пчелиной семьи, строится таблица распределения частот появления образов спектров и/или их кодовых аналогов и по их распределению относят к диагностируемому состоянию.
2. Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму по п.1, отличающийся тем, что проводят накопление частот появления кодов характеризующих состояния диагностируемых пчелиных семей, строят таблицу с соблюдением ранжированного размещения кодов, затем строят классы состояний пчелиных семей, для этого в зависимости от мерности Х представления классов состояний делят таблицу на две, три и т.д. частей определяют путем усреднения частот появления кодов координату состояния на плоскости Х-мерного пространства, при анализе акустического шума различных состояний пчелиных семей формируют классы состояний, в случае пересекаемых классов переходят в более высокую мерность представления классов состояний пчелиных семей.
<mrow><msub><mi>μ</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mi>k</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mi>k</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mi>max</mi></mrow></mfrac></mrow>
<mrow><msub><mi>μ</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>k</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow>
<mrow><msub><mi>k</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mi>max</mi></mrow>
j
i
j
i
j
i
3. Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму по п. 2, отличающийся тем, что четкое множество частот появления кодов характеризующих текущие состояния пчелиных семей представляют в виде нечетких множеств с применением отношений
, где
- степень принадлежности B-го кода i - реализации к А-мусостоянию пчелиной семьи,
- частоты появлений реализаций В кодов А -х состояний,
- максимальная частота появления B-го кода i - реализации Асостояния пчелиной семьи, строят таблицы состояний в виде нечеткого представления частот появлений кодов, как известных эталонных состояний, так и неизвестных состояний.
<mrow><msub><mi>μ</mi><mi>В</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>=</mo><munder><mrow><mi>M</mi><mi>A</mi><mi>X</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>M</mi><mi>I</mi><mi>N</mi><mo stretchy="false">[</mo><msub><mi>μ</mi><mi>В</mi></msub></mrow><mrow /></munder><mo stretchy="false">(</mo><mi>y</mi><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><mi>А</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo stretchy="false">]</mo><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>μ</mi><mi>В</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>y</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>μ</mi><mi>B</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>y</mi><mo>|</mo><mo>|</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mi>х</mi><mo>∈</mo><msub><mi>A</mi><mi>i</mi></msub></mrow>
<mrow><mi>y</mi><mo>∈</mo><mi>n</mi><mo>!</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>μ</mi><mi>A</mi></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>х</mi><mi>i</mi></msub></mrow>
j
j
j
4. Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму по п. 3, отличающийся тем, что проводят математическую операцию
, где
- максимальная степень принадлежности B-го кода неизвестного состояния к эталонному известному состоянию,
- условная функция принадлежности
,
B-го кода эталонного известного состояния,
- степень принадлежности
реализации B-го кода неизвестного состояния.
1
2
3
n!
1
2
i
i
1
2
n!
i
1
2
n!
1
2
n!
i
i
<mrow><msub><mi>μ</mi><mi>A</mi></msub><msub><mrow /><mi>i</mi></msub></mrow>
5. Способ диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму по п. 3 или 4, отличающийся тем, что выявляют степень принадлежности неизвестного состояния пчелиной семьи к известным классам состояний, с применением решающих правил: если код №1 есть μ И код №2 есть μИ код №3 есть μ…………И код №n! есть μ, то это состояние А с min степенью принадлежности, такие же решающие правила выполняют для состояния А и устанавливают минимальную степень принадлежности, эти действия по определению минимальной степени принадлежности применяют ко всем А -м эталонным известным и неизвестным состояниям, затем выбирается максимальная принадлежность из минимальных анализируемых кодов, принадлежность неизвестного состояния к эталонным известным А-м состояниям, которые устанавливают следующим решающим правилом: если μ А ИЛИ μ АИЛИ…ИЛИ μ Аmax из всех min μ А, то неизвестное состояние со степенью принадлежности μ А ИЛИ μ А,ИЛИ …ИЛИ μ А принадлежит А ИЛИ А, ИЛИ…ИЛИ А состоянию, выбирается минимальная принадлежность
из всех максимальных max min μ А, неизвестное состояние принадлежит к эталонному состоянию с минимальной принадлежностью, любого из n! кода, полное распознавание состояния произойдет, когда степень принадлежности по каждому коду станет равной единице, т.е. μ=1 или приблизится к этому значению.