УСТРОЙСТВО ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЙ ПЧЕЛИНЫХ СЕМЕЙ ПО ИХ АКУСТИЧЕСКОМУ ШУМУ
DEVICE OF DIAGNOSTICS OF STATES OF HONEY-BEE COLONIES ACCORDING TO THEIR ACOUSTIC NOISE

Изобретение относится к области пчеловодства и может найти применение в практической работе на индивидуальных и коллективных пасеках.
Известно устройство для акустического контроля за состоянием пчелиной семьи по их акустическому шуму, основанное на анализе интенсивностей сигналов в наиболее информативном частотном диапазоне и диагностики путём сопоставления на экране индикатора накладываемых трафаретов, соответствующих определённым состояниям пчелиной семьи [Патент №2099942. Устройство для акустического контроля за состоянием пчелиной семьи. // Дрейзин В.Э., Рыбочкин А.Ф., Захаров И.С., Еськов Е.К. Опубл. 27.12.1997].
Недостатком устройства является неудобство в процессе диагностирования, так как спектральные составляющие при каждом анализе неизвестного состояния могут отличаться от трафарета с известным состоянием, требуется осуществлять подбор, что снижает скорость диагностирования, трафареты могут быть потерянными, а также не точно с приближением принимать решение о принадлежности к диагностируемому состоянию, низкая достоверность диагностирования.
Наиболее близким по технической сущности к изобретению является устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму [Патент №2259041. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму. // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А. Опубл. 27.08.2005. (прототип)], содержащее микрофон, усилитель с полосой пропускания 600 Гц с автоматической регулировкой усиления (АРУ), жидкокристаллическое устройство индикации, блок питания, блок детекторов средневыпрямленного значения, пульт управления, блок полосовых фильтров, выход микрофона соединён с входом усилителя с полосой пропускания 60-600 Гц и с АРУ, выход которого соединён с входами полосовых фильтров, а их выходы соединены с входами детекторов средневыпрямленного значения, микроЭВМ, выходные шины блока питания соединены с шинами питания усилителя с полосой пропускания 60-600 Гц и с АРУ, с шинами питания блока полосовых фильтров, блок компараторов, выход первого детектора средневыпрямленного значения соединён с первыми входами первого, второго, третьего компараторов, выход второго детектора средневыпрямленного значения соединён со вторым входом первого компаратора и с первыми входами четвёртого, пятого и седьмого компараторов, выход третьего детектора средневыпрямленного значения соединён со вторыми входами второго и четвёртого компараторов и к первому входу шестого компаратора, а выход четвёртого детектора средневыпрямленного значения соединён со вторыми входами третьего, пятого и шестого компараторов, выходная шина блока компараторов соединена с информационным входом микроЭВМ, выход которой соединен с входом жидкокристаллического устройства индикации, выход пульта управления соединён с управляющим входом микроЭВМ, выход которой соединён с входом жидкокристаллического устройства индикации, выход пульта управления соединен с управляющим входом микроЭВМ, выходные шины блока питания соединены с шинами питания блока компараторов и микроЭВМ.
Его основными недостатками являются: требуется некоторая квалификация пользователя-пчеловода, требуется проводить расшифровку наблюдаемых графиков, неудобное управление, большое количество схемных элементов, сложность схемных соединений, сложность перенастройки на другие информативные полосы частотного диапазона, в прототипе перенастройка осуществляется путем аппаратной замены элементов схемы узкополосных частотных фильтров.
Технической задачей, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является улучшение эксплуатационных характеристик устройства диагностики, упрощение конструкции за счет использования современной элементной базы, повышение гибкости и качества диагностирования.
Устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму содержит микрофон, усилитель, блок питания, блок детекторов средневыпрямленного значения, микроЭВМ, клавиатуру, жидкокристаллический индикатор, выход микрофона соединен с входом усилителя, управляющий выход клавиатуры соединен с управляющим четвертым входом микроЭВМ, питающий выход блока питания соединен с питающим входом усилителя, с питающими шинами микроЭВМ, питающие шины которой соединены с питающими шинами клавиатуры и жидкокристаллического индикатора, введена программируемая микросхема, в состав которой входят: микроконтроллер, операционные усилители, на операционных усилителях программным путем реализованы блок узкополосных частотных фильтров, блок компараторов, первый вход узкополосных частотных фильтров соединен с выходом усилителя, выход узкополосных частотных фильтров соединен с входом блока детекторов средневыпрямленного значения, выход которого соединен с входом блока компараторов, выход которого соединен с информационным первым входом микроконтроллера, его первый выход соединен со вторым входом блока узкополосных частотных фильтров, второй информационный выход микроконтроллера соединен с первым информационным входом микроЭВМ, первый управляющий выход микроЭВМ соединен с управляющим вторым входом микроконтроллера, управляющий второй выход микроЭВМ соединен с управляющим входом микросхемы часов реального времени, информационный выход которой соединен со вторым информационным входом микроЭВМ, информационный третий выход микроЭВМ соединен с информационным входом микросхемы FLASH-памяти, управляющий выход которой соединен с третьим управляющим входом микроЭВМ, пятый информационный выход микроЭВМ соединен с информационным входом жидкокристаллического индикатора, а его управляющий выход соединен с пятым управляющим входом микроЭВМ, питающий выход блока питания соединен с питающими шинами микросхемы SOC, с питающих шин которой запитываются микросхема часов реального времени, микросхема FLASH-памяти.
Сущность изобретения поясняется чертежом.
На фиг.1 приведена структурная схема устройства диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму, которая содержит микрофон - 1, усилитель - 2, микросхема PSOC - 3, микроЭВМ - 4, блок детекторов средневыпрямленного значения - 5, микросхема часов реального времени - 6, микросхема FLASH-памяти - 7, клавиатура - 8, жидкокристаллический индикатор - 9, блок питания - 10. Внутри микросхемы PSOC находится: микроконтроллер - 3-1, сформированы программным путем блок узкополосных частотных фильтров - 3-2, блок компараторов - 3-3.
Конструктивно PSoC ("Programmable-System-on-Chip") "Программируемая-Система-на-Кристалле" - это микроконтроллеры, в которых помимо процессорного ядра есть матрица из аналоговых и цифровых блоков, которые являются функционально законченными узлами и могут соединяться между собой. Наличие этих блоков позволяет существенно уменьшить количество внешних электронных компонентов, что позволяет снизить себестоимость разрабатываемого устройства. Все функции блоков, внутренние соединения между ними, конфигурация микроконтроллера, и даже контакты ввода-вывода могут быть перепрограммированы непосредственно во время работы чипа PSoC.
Проектирование аналоговых фильтров на основе PSoC разделяют на три этапа:
1) формирование внутренней структуры PSoC,
2) установка параметров фильтров,
3) написание управляющего программного обеспечения микронконтроллера.
В микросхеме PSoC имеется два типа Flash-памяти: память конфигурации связей и регистры конфигурации. Flash-память конфигурации связей содержит информацию о структуре связей между блоками. Она программируется в устройство специализированным устройством (программаторами) в процессе создания устройства.
Регистры конфигурации служат для установки режимов работы всех составляющих PSoC.
Формирование внутренней структуры PSoC
Для проектирования аналогово-цифровых устройств на основе PSoC есть система автоматизированного проектирования (САПР) PSoC Designer. Она представляет собой интегрированную среду разработки, содержащую редактор исходных текстов программ, редактор внутренней структуры программируемой системы и отладчик. В процессе проектирования все аналоговые и цифровые блоки изображаются в окне редактора в виде прямоугольников с входами и выходами.
При создании устройства выбирают тип микросхемы, на базе которой оно будет реализовано. В данном случае для создания системы диагностики необходима микросхема PSoC, содержащая не менее восьми аналоговых модулей: по четыре блока типа С и D, такой микросхемой является CY8C27443 [Описание микросхемы PSoC компании Cypress Semicjnductor www. Macro-group.ru.].
Далее необходимо выбрать язык программирования, на котором будет создан файл, содержащий основную функцию создаваемого устройства. В предлагаемом устройстве выбран язык Ассемблер. После выбора микросхемы открывается окно редактора структуры микросхемы (Device Editor) в режиме выбора модулей пользователя (User Module Selection View). В режиме выбора модулей выбирают из библиотеки модули, которые будут использованы в устройстве, а также отображается структура модуля, его описание и информация о занятых и доступных ресурсах микросхемы.
Все управляющие действия производятся с помощью клавиатуры 8, состоящей из матрицы N*М кнопок.
Обработку, ввод и вывод информации внутри микросхемы PSoC выполняет встроенный в нее микроконтроллер 3-1 с собственным программным обеспечением, записанным во внутреннюю память программ этого микроконтроллера.
Конструктивно устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму выполнено в малогабаритном корпусе, в котором расположены все блоки устройства: усилитель - 2, микросхема PSOC - 3, микроЭВМ - 4, блок детекторов средневыпрямленного значения - 5, микросхема часов реального времени - 6, микросхема FLASH-памяти - 7, клавиатура - 8, жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) - 9, блок питания 10.
Когда устройство обесточено (блок питания 10 отключен или отсутствует аккумулятор), все блоки устройства диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму: усилитель - 2, микросхема PSOC - 3, микроЭВМ - 4, блок детекторов средневыпрямленного значения - 5, микросхема часов реального времени - 6, микросхема FLASH-памяти - 7, клавиатура - 8, жидкокристаллический индикатор (ЖКИ) - 9, обесточены. На жидкокристаллическом индикаторе (ЖКИ) 9 отсутствует изображение.
Подключают микрофон 1, а затем помещают его вместе с устройством диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму в улей диагностируемой пчелиной семьи. Для этого предварительно снимают крышку с улья, снимают утепляющую подушку. Кладут микрофон 1 поверх холстика, накрывают утепляющей подушкой и обратно устанавливают крышку на улей (само устройство может находиться рядом с микрофоном, или поверх подушки, или на крышке улья). Возвращение крышки на улей позволяет снизить влияние внешних мешающих звуков. Звуковой сигнал пчелиной семьи поступает на микрофон 1. Расположение устройства диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму поверх крышки закрытого улья позволяет пчеловоду периодически отслеживать состояние пчелиной семьи, не беспокоя ее.
Работает устройства диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму следующим образом.
При включении блока питания 10 на все блоки устройства диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму одновременно подается электропитание. На ЖКИ 9 отображается заставка и установки, заданные по умолчанию. Высвечивается сообщение: «Поместите микрофон между подушкой и холстиком пчелиной семьи, на клавиатуре 8 нажмите кнопку «Пуск» и по истечении 10 минут наблюдайте диагностическую информацию в виде цифр или диаграмму» [Патент №2259041. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму. // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А. Опубл. 27.08.2005 (прототип)].
МикроЭВМ 4 переходит в режим ожидания, в котором происходит опрос клавиатуры 8, алгоритм работы устройства приведен на фиг. 2, фиг. 3. Как только пользователь нажимает одну из кнопок клавиатуры 8, режим ожидания прерывается, программное обеспечение микроЭВМ 4 распознает адрес замкнутой кнопки и вызывает соответствующую подпрограмму. Если результатом исполнения подпрограммы является запуск измерения, то микроЭВМ 4 выдает управляющую программу через первый информационный выход на микросхему PSOC во встроенный микроконтроллер 3-1, программное обеспечение (ПО) которого переходит к подпрограмме измерения. При этом ПО микроконтроллера 3-1 через управляющие шины на базе встроенных операционных усилителей, входящих в состав микросхемы PSoC, формирует блок узкополосных частотных фильтров 3-2 и блок компараторов 3-3. С использованием полученной информацией с микроЭВМ 4 (эту информацию ввел пользователь-пчеловод с клавиатуры 8) настраивает блок узкополосных частотных фильтров 3-2 на заданные информативные частотные полосы 205-225 Гц, 280-300 Гц, 325-345 Гц, 390-410 Гц [Патент №2259041. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму. // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А.. Опубл. 27.08. 2005 (прототип)].
Пчеловод с использованием клавиатуры 8, запускает в работу программу микроЭВМ 4, которая через второй информационный выход включает в работу микросхему часов реального времени 6, по второму информационному входу микроЭВМ 4 получает код подтверждения подключения микросхемы часов реального времени 6. Время начала измерения записывается во FLASH-памяти 7 через третий информационный выход микроЭВМ 4, соответственно FLASH-памяти 7 выдает код подтверждения на третий информационный вход микроЭВМ 4. В процессе измерения звуковой сигнал с выхода микрофона 1 поступает на усилитель 2, а с его выхода на первый вход микросхемы PSOC на вход блока узкополосных частотных фильтров 3-2. С первого выхода микросхемы PSoC, которая представляет собой выход перестраиваемых узкополосных частотных фильтров 3-2, отфильтрованные сигналы акустического шума пчелиной семьи поступают на входы блока детекторов средневыпрямленного значения 5. Продетектированные сигналы с выхода блока детекторов средневыпрямленного значения 5 поступают на второй шинный вход микросхемы PSoC, представляющий шину входа блока компараторов 3-3. На выходах блока компараторов 3-3 формируются кодовые сообщения, которые поступают на информационные входы микроконтроллера 3-1, которые затем поступают на первый информационный вход микроЭВМ 4 на обработку и для выдачи диагностического сообщения через пятый информационный выход микрЭВМ 4 на ЖКИ 9, который формирует сигнал подтверждения, поступающий на пятый информационный вход микроЭВМ 4.
Кодовое сообщение в виде шестиразрядного двоичного кода и присвоенный ему порядковый номер микроЭВМ 4 через третий информационный выход записываются в микросхему FLASH-памяти 7. По истечении заданного в настройках интервала времени измерение повторяется.
общ
инт
общ
инт
Подпрограмма измерения запускается до тех пор, пока количество измерений на станет равным Т/t, где Т - общее время анализа акустического сигнала пчелиной семьи до 10 минут, t - интервал между измерениями.
По истечении измерения пользователь имеет возможность просмотреть его результаты на ЖКИ 9.
Графический интерфейс пользователя, отображаемый на индикаторе, позволяет изменять основные параметры измерения: длительность измерения, частоты фильтров, частота выборки, и отображать результаты полученных измерений в виде диаграмм кодовых сообщений [Патент №2259041. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму. // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А., публ. 27.08. 2005 (прототип)]. Также предусмотрена возможность планирования измерений на срок до полугода. Синхронизация и отсчет временных интервалов измерения производится с помощью имеющихся в устройстве часов реального времени.
Количество циклов измерений может быть различным и зависит от объема используемой FLASH-памяти 7.
Диагностическая информация на жидкокристаллическом индикаторе 9 по запросу пользователя-пчеловода может выводиться в виде: словесных сообщений, если эти состояния ранее были распознаны, в виде сообщения «Это состояние неизвестно». В таком случае, используя косвенную информацию, пчеловод с использованием клавиатуры 8 вводит информацию в микроЭВМ 4 о состоянии, т.е. накапливает диагностическую таблицу состояний.
j
i
j
i
j
i
j
i
Первоначально устройству для диагностирования состояний пчелиных семей по их акустическому шуму обучают. Полученный экспериментальный материал - в виде известных состояний, установленных косвенным методом (путем осмотра), и частот выпадений кодов. Акустический шум, снимаемый микрофоном 1, усиливается усилителем 2 и поступает в микросхему PSoC 3 на блок узкополосных частотных фильтров 3-1, с выходов которых сигналы детектируются блоком детекторов средневыпрямленного значения 5. Детектированные сигналы сравниваются попарно в блоке компараторов 3-3 по числу возможных сочетаний  (N - число узкополосных частотных фильтров, r - количество разрядов получаемого параллельного двоичного кода). На выходах блока компараторов 3-3 формируются коды, с использованием которых проводят анализ акустического сигнала пчелиных семей с известными их состояниями в течение времени до 10 минут на каждую пчелосемью. Строится таблица соответствия состояний пчелиных семей и частот выпадения кодов. С использованием экспериментальных данных определяются апостериорные вероятности P(B/A), где событие B (выпадающий код) произошло при условии, что произошло событие А контролируемого состояния. Р(В/А) определяется как отношения частот выпадения кодов, произвольных из всех B кодов пространства N!, к числу всех кодов, выпавших в течение времени анализа контролируемого А состояния. Накапливают диагностическую таблицу, и чем она будет больше, тем больше в последующем будет диагностироваться состояний пчелиных семей.
i
i
j
j
i
j
j
i
j
j
i
j
i
j
i
После того как определена диагностическая таблица с использованием микроЭВМ 4, определяется априорная вероятность состояния Р(А) как отношение суммарного количества выпавших кодов контролируемого A состояния ко всему суммарному количеству кодов всех анализируемых состояний. Определяется априорная вероятность кодов P(B) как отношение суммарного количества B кодов ко всему суммарному количеству кодов всех анализируемых состояний. Определяется априорная вероятность P(A/B) как отношение частот выпадения B-х кодов к их суммарному количеству всех состояний, строится таблица соответствия состояний пчелиных семей и априорных вероятностей P(A/B) кодов. При диагностировании акустического сигнала с неизвестными состояниями определяются их апостериорные вероятности Р(В/А), учитывая априорные вероятности кодов P(B) обучающей выборки с установленными состояниями, априорные вероятности появления кода P(A/B) из априорных таблиц соответствия. P(A) рассчитываются с использованием новых экспериментальных данных неизвестных состояний как отношение суммарного количества кодов неизвестного состояния к априори известному суммарному количеству кодов обучающей выборки. По формуле Байеса
вычисляются апостериорные вероятности кодов, которые сравниваются с экспериментальными неизвестными состояниями, при близком соответствии вычисленной апостериорной вероятности установленных состояний и экспериментальных данных относят к данным диагностируемым состояниям.
Количество всех возможных двоичных кодов равно N!. До проведения анализа акустического сигнала пчелиных семей априори известна вероятность выпадения кода .
Для того чтобы диагностировать состояния пчелиных семей по их акустическим сигналам с неизвестными состояниями, необходимо поставить в соответствие наблюдаемые коды с их частотами выпадения с состоянием, в котором на данный момент находится пчелиная семья. Такими состояниями может быть количество пчелиных рамок, обсиживаемых пчелами, наличие или отсутствие расплода, наличие или отсутствие пчелиной матки, тип улья, внешние погодные воздействия (температура, ветер, давление, влажность), зараженность болезнями и многое другое.
Для диагностирования состояний пчелиных семей необходимо построить таблицу соответствия известных состояний с частотами выпадения кодов.
Первоначально при анализе акустического сигнала пчелиных семей наблюдают выпадающие параллельные двоичные коды, которые для удобства считывания и восприятия преобразуются в восьмиричные. В течение времени анализа последовательно считывают выпадающие восьмиричные коды. Восьмиричные коды могут быть только из пространства N!. При анализе конкретного известного состояния пчелиной семьи необязательно выпадут все N! коды, часто количество выпавших кодов меньше  Некоторые коды выпадают много раз. В течение времени анализа акустического сигнала пчелиной семьи с известным i-м состоянием устанавливают, какие коды выпали и сколько раз. Строят таблицу наблюдения выпадения кодов. Подсчитывается с использованием микроЭВМ 4 суммарная частота выпавших кодов.
Для того чтобы диагностировать состояния пчелиных семей, необходимо иметь признаковое пространство частот появления кодов известных состояний пчелиных семей, установленных путем осмотра.
j
i
i
ji
j
i
Чтобы определить апостериорную вероятность P(B/A) (A - распознающее i-состояние, индекс j показывает номер кода от 1 до N), необходимо знать частоту k выпадения B кода и суммарное количество кодов данного состояния L, т.е.
i
Для определения вероятности состояния Р(А) применим формулу:
где S - суммарное количество кодов обучающей выборки всех состояний.
j
j
Для вычисления вероятностей выпадения B кодов P(B) применим формулу:
j
где  = суммарное количество B кодов обучающей выборки всех известных состояний.
i
j
Вычисление условных вероятностей (априорных) P(A/B) проводят по формуле
ji
j
где k - частоты выпадения j-кодов i-состояний пчелиных семей,  - суммарное количество B-х кодов известных состояний пчелиных семей.
i
j
i
j
С применением формулы Байеса  с установленными априорными вероятностями Р(А), P(B), P(A/B) рассчитывается апостериорная вероятность.
i
j
i
j
Априорные вероятности Р(А), P(B), P(A/B) определяются после проведения экспериментальных исследований акустических сигналов и создания априорных таблиц, которые в последующем используются для диагностирования неизвестных состояний. Априорная вероятность находится по формуле:
j
а также по формуле (5). Априорная вероятность P(B) определяется по формуле (4). Совместная вероятность двух событий определяется по формулам:
j
При диагностировании пчелиной семьи с неизвестным состоянием предлагаемым устройством в течение времени анализа акустического шума до 10 минут получают распределение частот выпадения B-х кодов.
Диагностирование осуществляется:
- по частоте выпадения кодов, но поскольку выборки могут иметь различную длительность, то и числовые значения частот выпадения кодов различны;
- по максимальному числу частоты выпадения кода из всех выпавших кодов диагностируемого состояния;
j
i
j
i
- путем сопоставления априори известной апостериорной вероятности P(B/A) (состояния установлены) и экспериментальной апостериорной вероятности Р(В/А) неизвестного состояния и при близком соответствии отнести к данному распознающему состоянию, но этот вариант применим при одинаковой выборке (длительности анализа) каждого состояния.
j
i
j
i
j
i
j
i
i
j
Можно диагностировать путем вычисления апостериорной вероятности по формуле Байеса с использованием априорной вероятности. Во время диагностирования неизвестного состояния экспериментально устанавливают, какие коды выпали, их частоты, и затем вычисляют апостериорные вероятности P(B/A) неизвестного состояния (с которой в последующем сравнивают). По таблице соответствия (обучающей выборки) для выпавших кодов считывают априорные вероятности P(B), P(A/B). Априорные вероятности P(A/B) кодов (их соответствия с состояниями пчелиных семей известны из таблицы соответствия обучающей выборки) подставляют в формулу Байеса . P(A) рассчитывают с использованием новых экспериментальных данных. Если вычисленные апостериорные вероятности совпали с экспериментальными апостериорными вероятностями неизвестного состояния, тогда это состояние относят к тому состоянию, которому соответствовала априорная вероятность кодов P(A/B) из таблицы соответствия обучающей выборки.
Диагностирование состояний пчелиных семей для предлагаемого метода строится в пределах обучающей выборки. В начале использования устройства для диагностирования состояний пчелиных семей отсутствует первоначальная априорная информация, т.е. нет априорной таблицы соответствия возможных диагностируемых признаков известным состояниям пчелиных семей.
На начальном этапе диагностирования необходимо определить априорный словарь признаков, характеризующий пчелиную семью.
Какие признаки могут характеризовать пчелиную семью?
1. Состояния пчелиных семей, установленных осмотром. 2. Возможности способа, т.е. сколько задействовано узкополосных частотных фильтров N. 3. Номера и обозначение кодов. 4. Частоты выпадений кодов. 5. Частота выпадения лидирующего кода. 6. Частоты выпадения 2-х, 3-х и т.д. лидирующих кодов, распределенных в области N!. 7. Длительность анализа (суммарное количество частот выпадения кодов за все время анализа) конкретного состояния.
1
l
1
m,
Процедура обучения состоит в следующем. Априорная информация, полученная при проведении экспериментального анализа известных состояний, позволяет составить список ω,…, ω объектов (кодов) с указанием, к какому классу, т.е. состояниям Ω,…, Ω каждый из них относится [А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин. Методы распознавания. Учеб. Пособие для вузов. М., «Высшая школа», 1977]. Исходная информация может быть представлена в виде:
1
l
1
Априорное признаковое пространство определено, каждый объект (код) (ω,…, ω) может быть описан на языке признаков, которые приведены выше. Значения признаков у объекта ω составляют:
Пример:
j
ji
i
i
j
Были проанализированы акустические сигналы пчелиных семей с двадцатью установленными состояниями. В табл. 1 (фиг.4, фиг.5) приведены частоты, выпадения кодов, каждого состояния пчелиной семьи для 20 состояний. В последней строке табл.1 (фиг.4, фиг.5) показана общая суммарная частота выпавших кодов, обозначим S=1512. Суммарные частоты B кодов обозначим . Так: , , , , , , , , , , , . Частоты выпадения кодов каждого состояния обозначим k. Суммарное количество кодов состояния пчелиной семьи обозначим буквой L. В табл.1 (фиг.4, фиг. 5) приведенные состояния пчелиных семей обозначим буквой A, где i 1, 2, 3…… 20. Коды обозначим буквой B, где j = 1, 2, 3……24.
j
Для определения апостериорных вероятностей применим формулу (2), результаты вычислений приведены в табл.2 (фиг.6, фиг.7). Для определения вероятностей P(A) применим формулу (3), результаты вычислений приведем в табл.3 (фиг.8). Для вычисления вероятностей P(B) применим формулу (5).
i
i
Проанализируем табл.3 (фиг.8). Здесь по формуле (3) вычислены априорные вероятности P(A), индекс i показывает номер состояния. . При N!=24 априорная вероятность выпадения кода P(N)=0,042.
i
i
i
Если проанализировать априорные вероятности P(A) из табл.3 (фиг.8), то эти вероятности близки к вероятности выпадения кода . При одинаковом количестве времени анализа каждого i-го состояния пчелиной семьи (при одинаковом считывании количества кодов) априорная вероятность Р(A) для всех состояний будет одинаковая. В табл.1 (фиг.4, фиг. 5) приведены 20 состояний, считано 1512 кодов. Если 1512 разделить на 24, то на каждое состояние потребуется по 63 кода. Применив формулу (3) при L=63 и S=1512, получим P(A)=0,042, что совпадает с априорной вероятностью выпадения кода .
i
i
Априорная вероятность Р(А), вычисленная по формуле , равна P(A), вычисленной по формуле полной вероятности  [Иванова В.М., Калинина В.Н., Нешумова Л.А., Решетникова И.О. / Математическая статистика. // Москва «Высшая школа» 1981] при условии одинаковых выборок для всех состояний пчелиных семей в количестве кодов, равных
j
2
i
1
2
jk
2l
i
1
Из табл.1 (фиг.4, фиг.5): общая сумма кодов S равна 1572. Тогда при B B соответствует восьмиричному коду <06>. A=A соответствует первому состоянию (пчелиная семья в рабочем состоянии, носит мед). Наблюдается максимальная частота выпадения кода В(k=k=42). Суммарное число выпавших кодов L=L=93. Отсюда:
1
2
1
2
1
P(AB)=P(A)P(B/A)=0,0615·0,4516=0,028. Совместная вероятность определяется по трем формулам и для одного состояния имеет одинаковые значения (7), (8),(9):
j
i
j
j
i
j
Для того чтобы распознавать состояния пчелиных семей, необходимо иметь таблицу соответствия известных состояний с таблицей частот выпадения кодов (табл.1, (фиг.4, фиг.5)), таблицу апостериорных вероятностей P(B/A), таблицу априорных вероятностей P(A), P(B), P(A/B) (табл.2, (фиг.6, фиг.7)), (табл.3, (фиг.8)), (табл.4, (фиг.9)), рассчитанных на базе экспериментальных данных обучающей выборки (табл.1).
При использовании четырех узкополосных частотных фильтров (N=4) возможно N! кодов, т.е. 24, которые располагаются в порядке возрастания 1-<00>, 2-<01>, 3-<03>, 4-<04>, 5-<06>, 6-<07>, 7-<10>, 8-<14>, 9-<21>, 10-<23>, 11-<30>, 12-<31>, 13-<46>, 14-<47>, 15-<54>, 16-<56>, 17-<63>, 18-<67>, 19-<70>, 20-<71>, 21-<73>, 22-<74>, 23-<76>, 24-<77>.
Различные состояния пчелиных семей определим по соответствующим классам (20 состояний соответствуют 20 классам, в пределах обучающей выборки экспериментально полученные признаки характеризуют пчелиные семьи).
1
Признаки объекта ω (10) (равно семи) известны.
i
Исходный список представлен в виде обучающей выборки (табл.1, (фиг.4, фиг.5)). Чем больше известных состояний (классов Ω) приведено в таблице соответствия (табл.1, (фиг.4, фиг.5)), тем шире диагностические возможности обучающей выборки.
Пчеловод накапливает таблицу соответствия состояний и частот выпадения кода для различных времен года, режимов содержания, режимов зимовки, различных систем ульев. При этом он сопоставляет полученные экспериментальные данные (в виде распределенных частот выпадения кодов) с воздействующей внешней температурой, влажностью, давлением, силой пчелиной семьи, зимовкой на улице, в теплом зимовнике, зимовкой под снегом, использованием различных систем ульев, породностью пчел, установленными заболеваниями. В последующем опытный пчеловод сможет более оперативно получать информацию о состоянии пчелиной семьи.
В табл. 6 приведены экспериментальные данные частот выпадения кодов неизвестных состояний.
В первом приближении необходимо определить гиперповерхности, разделяющие многомерное пространство признаков на области, соответствующие классам, т.е. состояниям пчелиных семей.
Если обучающая последовательность достаточно представительна, т.е. содержит объекты, более или менее равномерно располагающиеся в областях признакового пространства, соответствующих классам, то в пределе подобная процедура приводит к достаточно точному описанию классов и, следовательно, к возможности определения таких границ классов, придерживаясь которых можно достичь потенциально достижимой точности работы системы диагностирования [А.Л.Горелик, В.А.Скрипкин. Методы Распознавания. Учеб. Пособие для вузов. М., «Высшая школа», 1977].
Осуществляется первоначальный этап диагностирования.
1. Проводится поэтапное сопоставление выпавших кодов неизвестного состояния с состояниями нам априори известными из обучающей выборки (табл.1, (фиг.4, фиг.5)). Коды (табл.6, (фиг.12)) <04>,<06>,<07>,<46>,<47>,<63>,<74>,<76>,<77> неизвестного состояния входят в первый класс априори известной обучающей выборки первого состояния, соответствующей состоянию «Пчелиная семья в рабочем состоянии, носит мед». Эти же коды за исключением кодов <14>,<47>,<74> имеются в 16 состоянии априорной (табл. 1, (фиг.4, фиг. 5)), к тому же в 16 состоянии имеется код <67>, который не имеется в первом состоянии. В первом приближении это наиболее близкое состояние к первому состоянию. Если проанализировать состояние 16, при организации отводка на одной пчелиной рамке можно предположить, что данная пчелиная рамка была взята из пчелиной семьи, которая находится в состоянии, близком к первому, т.е. пчелиная семья в рабочем состоянии носит мед, поэтому примерно одинаковое выпадение кодов отводка (на первоначальном этапе, т.е. реакции пчел на вводимую матку состояние 16, априорной (табл.1, (фиг.4, фиг.5)) копирующего поведение (в виде частот выпадения кодов) пчелиной семьи, из которой была взята эта пчелиная рамка с пчелами.
Остальные состояния априорной (табл.1, (фиг.4, фиг.5)) не соответствуют первому состоянию. Здесь - четкое разделение. Аналогично предварительно диагностируются остальные неизвестные состояния (табл.1, (фиг.4, фиг.5)).
j
Рассчитывают апостериорные вероятности Р(В/А) появления кодов для каждого состояния пчелиных семей по формуле 2, строят табл.2 (фиг.6).
i
Рассчитывают вероятности Р(А) появления состояний пчелиных семей по формуле 3, сводят в табл.3, фиг.8.
j
Априорную вероятность P(B) появления кодов всех 20 состояний пчелиных семей определяют по формуле 4, сводят в табл.4, фиг.9.
i
j
Априорную вероятность P(A/B) появления кодов для каждого состояния пчелиных семей рассчитывают по формуле 5, которые сводят в табл.5 (фиг.10, фиг.11).
В процессе диагностирования неизвестного состояния получают с использованием предлагаемого устройства частоты выпадений кодов, которые сводят в табл.6, фиг.12.
j
i
Рассчитывают апостериорные вероятности кодов P(B/А) неизвестных состояний пчелиных семей по формуле 2, строят табл.7, фиг.13.
i
j
В табл.8 заносят априорные вероятности кодов P(A/B) из табл.5 (фиг.10, фиг.11), априори известная выборка, рассчитанные по формуле (5). Соответствие устанавливают по близости выпавших кодов. Также используя данные из табл.5 (фиг.10, фиг.11), переписывают состояния пчелиных семей, соответствующие этим априорным вероятностям. В третьем столбце табл.8 приведены номера состояний, взятые из табл.2 (фиг.6, фиг.7).
Ввиду того, что объем исходной информации не позволяет произвести достаточно точного описания классов, найденные границы классов не обеспечат предельно достижимой точности (безошибочности) решения задачи диагностирования, ограниченной техническими характеристиками измерительной аппаратуры. Поэтому для уточнения описаний классов используется текущая апостериорная информация, полученная в ходе диагностирования неизвестного состояния табл.7, фиг.13.
i
Текущей апостериорной информацией может явиться длительность выборки неизвестного состояния L.
i
i
Поскольку длительности выборок шести неизвестных состояний известны, а также из обучающей выборки (табл.1, (фиг.4, фиг.5)) известна сумма частот выпавших кодов S=1512, определим экспериментальные P(A) по формуле  составляют табл.9 априорных вероятностей P(A).
j
j
i
j
Из табл.4 (фиг.9) сосчитаем априорные вероятности P(B). С применением априорных вероятностей P(B), P(A/B) предполагаемых известных состояний (табл.2 (фиг.6, фиг.7), табл.4 (фиг.9)) с использованием формулы Байеса рассчитаем апостериорные вероятности , которые сводят в табл.10 (фиг.16) и сопоставляют с экспериментальными в табл.7 (фиг.13).
В третьем столбце табл.9, фиг.15: 1 - рассчитанные апостериорные вероятности по формуле Байеса с использованием априорных вероятностей обучающей выборки, 2 - экспериментальные, рассчитанные по экспериментальным частотам выпадения кодов по формуле (2).
Чтобы точно диагностировать состояния пчелиных семей с использованием обучающей выборки, необходимо проанализировать близость диагностируемых признаков с предварительно отобранными признаками обучающей выборки. На первом этапе мы можем отнести к диагностируемым состояниям совпавшие коды неизвестного состояния с кодами априори известного состояния. Второй этап диагностирования - это близость (одинаковость) вероятностей неизвестного состояния, апостериорных вероятностей с априори известными, апостериорных вероятностей, полученных в ходе построения обучающей выборки, а также апостериорных вероятностей, вычисленных с применением формулы Байеса. Применение формулы Байеса позволяет учитывать всю априорную информацию, полученную при построении обучающей выборки. Если проанализировать табл.10 (фиг.16), таблицу сравнения апостериорных вероятностей, то можно прийти к выводу, что большинство кодов численно совпадает.
Для повышения точности диагностирования необходимо построение большего объема апостериорной таблицы обучающей выборки (табл. 1 (фиг.4, фиг.5)).
При диагностировании необходимо учитывать текущую апостериорную информацию, время диагностирования: («зима, лето, осень, весна»), температуру, влажность, наличие ветра, пчелиная семья в рабочем состоянии, отводок, семья организована из роя и так далее).
На основании табл.10 (фиг.16) можно сделать вывод, что выбранные коды из априорной табл.5 (фиг.10, фиг.11) соответствуют с близкой вероятностью кодам неизвестных состояний из табл.7 (фиг.13) и, соответственно, относятся к состояниям, соответствующим этим кодам указанных состояний.
Диагностирование состояний пчелиных семей осуществляют с применением алгоритма фиг.17.
Таким образом, предлагаемое устройство для диагностики состояний пчелиных семей имеет повышенные диагностические возможности. Позволяет диагностировать неограниченное количество состояний пчелиных семей. Возможность неограниченного накопления этих состояний в памяти устройства позволяет их анализировать, учитывая предысторию развития пчелиной семьи. Для повышения надежности имеется возможность вести диагностирование, используя различные методы.