Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования

Автор: Кийко П.В., Заболотных М.В., Клейменова С.В., Кузьменко А.С.

Журнал: Вестник Омского государственного аграрного университета @vestnik-omgau

Рубрика: Ветеринария и зоотехния

Статья в выпуске: 4 (44), 2021 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается методика определения видовой принадлежности рыб семейства осетровых, основанная на применении математического моделирования. Представители указанного семейства имеют разную пищевую и биологическую ценность, что влияет на ценообразование продукции. В связи с этим необходимо исключить фальсификацию рыбопродукции, заключающуюся в подмене более дорогих сортов рыбы менее ценными. В данном исследовании для идентификации осетровых (Acipenseridae) предлагается использовать математическую модель линейного программирования, реализованную в табличном процессоре MS Excel. Суть процесса заключается в систематизации ключевых параметров и попадании контрольных цифр в заданный диапазон, а встроенная функция «ПОИСК РЕШЕНИЯ» легко оптимизирует целевую функцию, удовлетворяющую начальным условиям. Построенная модель не только облегчает идентификацию рыб по семействам, но и автоматизирует этот процесс.

Еще

Рыба, семейство осетровых, видовая принадлежность, пищевая и биологическая ценность, математическая модель, симплекс-метод, линейное программирование

Короткий адрес: https://sciup.org/142231228

IDR: 142231228   |   DOI: 10.48136/2222-0364_2021_4_166

Текст научной статьи Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования

Род осетровых существует много тысячелетий и принадлежит к элитному классу промысловых рыб. Стерлядь и осетр считаются самыми известными современному кругу потребителей разновидностями этой деликатесной рыбы. Оба представителя осетровых имеют определенный перечень отличий во внешнем виде и по вкусовым качествам [1].

Восстановление количества осетровых рыб – одна из актуальнейших задач современной рыбоводной отрасли, при решении которой используются инновационные индустриальные методы выращивания. На сегодняшний день применяется технология выращивания осетровых рыб с высокой плотностью посадки в установках проточного и замкнутого водообеспечения [2]. В установках можно регулировать параметры водной среды, грамотно управлять системой и поддерживать здоровье рыб, проводя ветеринарно-санитарные мероприятия, что позволяет не только вырастить жизнеспособную молодь, но и получить качественную товарную продукцию [3].

Различные заболевания, которым подвержены рыбы, наносят значительный экономический ущерб рыбному хозяйству. Рыбы семейства осетровых при выращивании в индустриальных условиях могут быть подвержены инфекционным, инвазионным и незаразным болезням. По мнению большинства ученых, ущерб от болезней разной этиологии в аквакультуре может составить от 20 до 25%, а при возникновении эпизоотически опасных заболеваний, особенно инфекционных, возможна 100%-ная летальность осетровых [4; 5].

Актуальность исследования определяется необходимостью установить товарную принадлежность осетровых, выявить качественную и ассортиментную фальсификацию. В настоящее время все высокоточные методы трудоемки и очень затратны, поэтому необходимо разработать такую методику идентификации рыб, которая позволит быстро и

точно определить основные признаки каждого вида. Ключевыми параметрами станут: число жаберных тычинок, количество и структура лучей плавников и жаберных крышек, отсутствие или наличие бахромы на усиках.

Научная новизна исследования заключается в применении методов математического моделирования наряду со стандартными приемами идентификации семейства осетровых.

Для определения видовой принадлежности рыбы были взяты четыре особи семейства осетровых. Даны описания внешних, органолептических, морфологических, анатомо-топографических признаков в сравнительном аспекте.

Все показатели внесены в табл. 1. Для более доступной и легкой формы определения видовой принадлежности разработана математическая модель, которая впоследствии была реализована в табличном процессоре MS Excel с помощью встроенной функции «Поиск решения» [6; 7]. Названная функция подразумевает использование симплекс-метода, который позволит оптимизировать решение: за ограниченное количество итераций найти экстремум линейной целевой функции при линейных ограничениях для искомых переменных [8].

Для расчета математической модели системы применили исходную выходную информацию. В расчетах участвуют: целевая функция, ограничения по количеству показателей и граничные условия по определенным переменным.

Сама общая задача выглядит следующим образом:

целевая функция

Ғ (х) = с1 • х1 + с2 • х2 + —+ сп • хг ^ тах(тһг);

система ограничений:

а11 • х1 + а12 • х2 + —+ а1п • хг < {= а2і • хі + а22 • х2 + - + а2г • хп < {= ат 1 • х1 + ат2 • х2 + "' + атп " хп < {

По условиям задачи были выбраны четыре особи семейства осетровых, а именно: одна особь осетра, одна особь стерляди, две особи осетра (гибрид осетра и стерляди) в соответствии с табл. 1–3.

Материалы и методы

Исследование проводилось в учебно-научной лаборатории «Ветеринарносанитарной экспертизы, биологической безопасности, ветеринарной санитарии и зоогигиены» кафедры ветеринарно-санитарной экспертизы продуктов животноводства и гигиены сельскохозяйственных животных ФГБОУ ВО Омский ГАУ.

Таблица 1

Результаты исследования

Объект исследования

Показатель

Лучи жаберной крышки, шт.

Результат исследования

Размер костной пластины, мм

Результат исследования

Количество боковых жучек, шт.

Результат исследования

Количество спинных жучек, шт.

Результат ис-следования

Усики

Результат исследования

Особь 1

31

Осетр

2

Стерлядь

44

Осетр

12

Осетр

1

Стерлядь

Особь 2

35

Осетр

3

Осетр

55

Осетр

16

Осетр

0

Осетр

Особь 3

40

Осетр

5

Осетр

57

Стерлядь

14

Осетр

1

Стерлядь

Особь 4

15

Стерлядь

2

Стерлядь

68

Стерлядь

8

Стерлядь

1

Стерлядь

Таблица 2

Количество показателей для особей

Количество показателей

Результат исследования

для осетра

для стерляди

3

2

Гибрид

5

0

Осетр

3

2

Гибрид

0

5

Стерлядь

Таблица 3

Норматив показателей

Объект исследования

Лучи жаберной крышки, шт.

Размер костной пластины, мм

Количество боковых жучек, шт.

Количество спинных жучек, шт.

Усики

Осетр

От 26 до 49

От 2 до 5

37–56

12–19

0 – без бахромы

Стерлядь

От 15 до 26

До 2

57–71

10

1 – с бахромой

Ветеринарно-санитарную экспертизу рыбы проводили с использованием методик для определения физических, анатомо-топографических, органолептических и физикохимических показателей. Ветеринарно-санитарная оценка дана в соответствии с существующими нормативными документами, регламентирующими показатели качества и безопасности рыбной продукции.

Показателями органолептической оценки были: внешний вид, цвет, наличие посторонних примесей и повреждений, консистенция, запах. Лабораторные исследования проводили в соответствии с ГОСТ 814–2019 «Рыба охлажденная. Технические условия».

Идентификация рыбы проводилась согласно Правилам ветеринарно-санитарной экспертизы пресноводной рыбы и раков от 16.06.1989 г. и описаниям анатомо-топографических данных в следующих изданиях: «Атлас аннотированный. Рыбы пресноводные и полупроходные, 2017 г.», «Определитель пресноводных рыб фауны СССР, 1977 г.», «Атлас – определитель рыб, 1994 г.», Красная книга РФ 2001 г. Физические показатели определялись согласно ГОСТ 7631–2008 «Рыба, нерыбные объекты и продукция из них» [6; 9; 10].

Применяя к задаче правила описания методов математического моделирования, легко дифференцировать виды осетровых рыб исходя из заданных показателей. Результаты исследований представлены в табл. 4.

Таблица 4

Показатели видовой принадлежности

y 1

y 2

y 3

y 4

y 5

Количество показателей

x1

31

2,00

44

12,00

1

5

x 2

35

3,00

55

12,00

0

5

x3

40

5,00

57

14,00

1

5

x 4

15

2,00

68

8,00

1

5

Контроль осетр

49

5,00

56

19,00

0

max

Контроль  стер

лядь

15

<2

57

<10

1

min

Где x1 – особь 1; x2 – особь 2; x3 – особь 3; x4 – особь 4; y1, y2, y3, y4, y5 – показатели

В табл. 4 показана взаимная зависимость показателей видовой принадлежности.

Построена математическая модель для определения контрольных показателей [11]. В качестве оценок для целевой функции взяты средние значения контрольных цифр:

Ғ(х) = 18 • х1 + 21,8 • х2 + 23,4 • х3 + 18,8 • х4 + 0,5 • х5 ^ max.

Данные, представленные в табл. 4, оформлены как системе ограничений: г 31 • х 1 + 35 • х2 + 40 • х3 + 15 • х4 < 49;

2 • х1 + 3 • х2 + 5 • х3 + 2 • х4 < 5;

44 • х1 + 55 • х2 + 57 • х3 + 68 • х4 < 57

12 • х1 + 16 • х2 + 14 • х3 + 8 • х4 < 19;

Список литературы Построение математической модели идентификации рыб семейства осетровых при помощи линейного программирования

  • Указ Президента РФ от 30 января 2010 г. № 120 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации». – URL: https://base.garant.ru/12172719/ (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
  • Технический регламент Евразийского экономического союза «О безопасности рыбы и рыбной продукции» (ТР ЕАЭС 040/2016). – Принят Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 18 октября 2016 г. № 162. – URL: http://docs.cntd.ru/document/420394425 (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
  • Правила ветеринарно-санитарной экспертизы пресноводной рыбы и раков. – URL: http://docs.cntd.ru/document/902124923 (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
  • Заболотных М.В. Качество и безопасность сырья и пищевых продуктов в современных условиях / М.В. Заболотных. – Текст : непосредственный // Экологические проблемы региона и пути их решения : материалы национальной научно-практической конференции с международным участием, проводимой в рамках Сибирского экологического форума «Эко-BOOM» / Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина. – Омск, 2016. – С. 125–130.
  • Закон РФ от 14 мая 1993 г. № 4979-I «О ветеринарии» (с изменениями и дополнениями). – URL: https://base.garant.ru/10108225/ (дата обращения: 24.12.2020). – Текст : электронный.
  • E. Kornienko, M. Zabolotnykh, I. Yakushkin, A. Nadtochiy Organoleptic, Physico-Chemical and Palynological Properties of Honey in the West Siberian Region of Russia Proceedings of the International Scientific Conference The Fifth Technological Order: Prospects for the Development and Modernization of the Russian Agro-Industrial Sector (TFTS 2019), Atlantis Press. – Р. 46–49. – Text : direct.
  • Гнедов А.А. Видовая идентификация рыб семейства осетровых (Аcipenseridae), вылавливаемых на Енисейском севере / А.А. Гнедов, А.А. Кайзер. – Текст : непосредственный // Рыбное хозяйство и аквакультура. – № 3. – 2013. – С. 84–90.
  • Гнедов А.А. Показатели качества продукции осетра сибирского / А.А. Гнедов, А.А. Кайзер. – Текст : непосредственный // Рыбное хозяйство и аквакультура. – 2012. – № 3. – С. 73–80.
  • Ivkova I.A., Zubareva E.A., Dovgan N.B., Podolnikova J.A. Shelf life of canned milk as an indicator of efficiency of the technological process IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Volume 624, International Conference on World Technological Trends in Agribusiness 624 012142. – 2021. – Text : direct.
  • Блузма А.О. Ветеринарно-санитарная экспертиза и оценка рыбы, выращенной в форелеводческих хозяйствах Ленинградской области : автореферат диссертации на соискание ученой стпени кандидата биологических наук по специальности 06.02.05 – Ветеринарная санитария, экология, зоогигиена и ветеринарно-санитарная экспертиза / А.О. Блузма. – Санкт-Петербург, 2018. – 22 c. – Текст : непосредственный.
  • Кийко П.В. Экономико-математические методы и модели : учебно-методическое пособие / П.В. Кийко. – Москва ; Берлин : Директ-Медиа, 2016. – 122 с. Текст : непосредственный.
  • Кийко П.В. Использование табличного процессора Excel в качестве средства самостоятельной работы по математике / П.В. Кийко, Н.В. Щукина. – Текст : электронный // Материалы Международной научно-практической конференции «Научное и техническое обеспечение АПК, состояние и перспективы развития», посвященной 100-летию ФГБОУ ВО Омский ГАУ. – Омск, 2018. – С. 166–169. – URL: http://e-journal.omgau.ru/images/conf/180419/sbornik180419.pdf (дата обращения: 20.10.2021).
Еще
Статья научная