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.
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).