Построение СППР на основе онтологии молочного производства
Автор: Акимов С.С., Болодурина И.П.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Прикладные онтологии проектирования
Статья в выпуске: 1 (39) т.11, 2021 года.
Бесплатный доступ
Цель работы - построение и реализация системы поддержки принятия решений (СППР) в молочном производстве на основе формализованных математических моделей и онтологического подхода. Проведена декомпозиция процесса производства молочной продукции, выделены основные влияющие на него факторы, а также взаимосвязи между ними. Сформирована онтология предметной области, которая представлена в виде концептуальной схемы и иерархии классов. Для описания последовательности влияния факторов и выявления управляющих воздействий разработана схема Исикавы для производства молочной продукции. Предложено формализованное описание эффективности процесса молочного производства. Разработана СППР для производства молочной продукции, включающая учёт факторов, связанных с сортом и видом кормовых растений, способами и методами высева семян, предпосевной подготовкой, классом и типом почв, агроклиматическими показателями, внесением удобрений, классом животных и кормовыми добавками.
Система поддержки принятия решения, молочное производство, декомпозиция, онтология, схема исикавы, формализация
Короткий адрес: https://sciup.org/170178878
IDR: 170178878 | DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-1-64-75
Список литературы Построение СППР на основе онтологии молочного производства
- Плугов, А. Российский рынок сельхозсырья и продовольствия - тенденции и прогнозы / А. Плугов // Экс-пертно-аналитический центр агробизнеса «АБ-Центр». https://ab-centre.ru/news/rossiyskiy-rynok-selhozsyrya-i-prodovolstviya—tendencii-i-prognozy.
- Иванов, А.Л. Глобальное изменение климата и его влияние на сельское хозяйство России / А.Л. Иванов // Земледелие. - 2009. - №1. - С.3-5.
- Израэль, Ю.А. Моделирование влияния изменений климата на продуктивность сельского хозяйства России / Ю.А. Израэль, О. Д. Сиротенко // Метеорология и гидрология. - 2003. - № 6. - С.5-17.
- Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2019 год. Москва, 2020. 97 с. https://meteoinfo.ru/images/news/2020/03/12/o-klimate-rf-2019.pdf.
- Указ Президента РФ от 21 января 2020 г. № 20 «Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации». www.mcx.ru/documents/document/show/12214.19.htm.
- Информационная справка «Молочная отрасль России: текущее состояние и перспективы развития» // Аналитический центр С0ЮЗМОЛОКО. - Москва, 2016. 6 с.
- Дятловская, Е. В 2019 году посевные площади в России остались на прошлогоднем уровне / Е. Дятловская // Агроинвестор. https://www.agroinvestor.ru/analytics/news/32153-posevnye-ploshchadi-ostalis-na-proshlogodnem-urovne/.
- Сафонов, А.Ю. Развитие молочно-продуктового подкомплекса России / А.Ю. Сафонов // Московский экономический журнал. - 2019. - №9. https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-9-2019-21/?print=print.
- Михайленко, И.М. Математическое моделирование и оценивание химического состояния почвенной среды по данным дистанционного зондирования Земли / И.М. Михайленко, В.Н. Тимошин // Международный научно-исследовательский журнал. - 2018. - №9-2(75). - С.26-37.
- Herzog, C. Artificial intelligence and precision agriculture is changing the future of food / C. Herzog // Whitehat Magazine. Nov 6, 2017. http://whitehatmag.com/editions/2017-fall/artificial-intelligence-precision-agriculture-changing-future-food.
- Антонов, В.Н. Мониторинг состояния посевов и прогнозирование урожайности яровой пшеницы по данным ДЗЗ / В. Н. Антонов, Л. А. Сладких // Геоматика. - 2009. - № 4. - С.50-53.
- Барталев, С.А. Классификация некоторых типов сельскохозяйственных посевов в южных регионах России по спутниковым данным MODIS / С.А. Барталев, Е.А. Лупян, И. А. Нейштадт и др. // Исследование Земли из космоса. - 2006. - № 3. - С.68-75.
- Боргест, Н.М. Онтология проектирования точного земледелия: состояние вопроса, пути решения / Н.М. Боргест, Д.В. Будаев, В .В. Травин // Онтология проектирования. - 2017. - Т.7, №4. - С.423-442. - DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-4-423-442.
- Sfiligo, E. Top 10 Technologies In Precision Agriculture Right Now / E. Sfiligo, L. Heacox // Precision Ag. August 12, 2016. http://www.precisionag.com/systems-management/top-10-technologies-in-precision-agriculture-right-now/.
- Aleshina, E.A. Agroindustrial clustering as a driver of the activization of breeding work in animal husbandry / E.A. Aleshina, D.V. Serdobintsev, E.I. Anisimova // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. International Science and Technology Conference "Earth Science". 2020. С.062018.
- Болодурина, И.П. Разработка системы принятия решений для повышения продуктивности молочного животноводства / И.П. Болодурина, С. А. Соловьев, С.С. Акимов // Вестник Южно-Уральского гос. университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника,2020. Т.20, №2. С.36-44.
- Федеральный закон от 3 августа 1995 г. N 123-ФЗ «О племенном животноводстве (с изменениями на 8 декабря 2020 года)» // СПС Консультант Плюс. http://www.consultant.ru/.
- Большой энциклопедический словарь: [А - Я] / Гл. ред. А. М. Прохоров. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Большая рос. энцикл.; СПб.: Норинт, 1997. 1408 с.
- Lialina, N. Influence of the intensity of feed costs on efficiency of dairy cattle breeding. Agricultural and Resource Economics: International Scientific E-Journal. 2018. V. 4. N 1. P.109-119.
- Perez-Pineiro, P. Agrobacterium-Mediated Transformation of Wheat: General Overview and New Approaches to Model and Identify the Key Factors Involved / P. Perez-Pineiro, J. Gago, M. Landin, P. Gallego. In book: Transgenic Plants - Advances and Limitations. P.3-26.
