Исследование проведено совместно с О.А.Засухиной на базе Кубанского государственного аграрного университета в 1993-1996 годах [88, 152, 157]. Предложенные технологии АСК-анализа реализовывалась на базе системы "Эйдос". С помощью сформированной содержательной информационной модели прогнозировались результаты выращивания сельскохозяйственных культур и вырабатывались научно-обоснованных рекомендации по управлению урожайностью и качеством сельскохозяйственной продукции.
Созданная модель включала: объект управления (сельскохозяйственную культуру); классы (будущие состояния объекта управления, т.е. количественные и качественные результаты выращивания); факторы управляющей системы (агротехнологии, т.е. нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация севооборота и т.п.); факторы окружающей среды (вид почв, культуры–предшественники по предшествующим годам и др.).
Размерность
модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций
факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта. На основе предложенной
технологии АСК-анализа разработано конкретное приложение, обеспечивающее управление
урожайностью и качеством сельскохозяйственных культур путем выбора и применения
оптимальной агротехнологии в зависимости от
поставленной цели и вида почв, культуры–предшественника, а также ряда других
параметров объекта управления и окружающей среды, например, таких как: нормы
высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация и др.
При создании методики выполнялись
следующие работы:
|
1. Формулировка целей методики и в соответствии с ними разработка перечня прогнозируемых хозяйственных ситуаций, т.е. результатов выращивания (например, для классификации будущих состояний, в том числе целевых, могут быть использованы "шкала качества" и "шкала количества", рисунок 7.6): |
Рисунок 7. 6. Будущие состояния объекта управления: количественные и качественные результаты выращивания сельхозкультуры (зерновые колосовые) |
|
|
2. Разработка формализованного паспорта результатов выращивания сельхозкультур, позволяющего описать в пригодной для компьютерной
обработки форме результаты выращивания конкретной сельхозкультуры
на конкретном поле и по конкретной |
Рисунок 7. 7. Видеограмма с фрагментом справочника описательных шкал (факторы) |
технологии. Формализованный паспорт может состоять из двух частей: первая из них содержит шкалы, описывающие не зависящие от воли человека факторы, вторая – технологические факторы, которые можно рассматривать как средство достижения желаемых хозяйственных результатов (рисунок 7.7).
|
3.
Использование бумажного архива по выращиванию сельхозкультур
для заполнения формализованных паспортов и ввода в программную инструментальную систему в качестве примеров
выращивания (обучающей выборки) (рисунок
7.8). |
4. Выявление (на основе предъявленных реальных
примеров выращивания сельхозкультур) взаимосвязей
между применяемыми технологиями и полученными результатами и формирование
информационных портретов по каждому возможному результату выращивания.
Информационный портрет хозяйственной ситуации представляет собой перечень
технологических факторов с количественным указанием того, какое влияние оказывает
каждый из них на осуществление данной ситуации (рисунок 7.9):
|
|
|
|
Рисунок 7. 9. Примеры информационных портретов результатов выращивания "высокое количество" и "высокое качество" |
5. Каждый из
технологических факторов на основе приведенных примеров характеризуется тем,
какое влияние он оказывает на осуществление каждой (целевой или нежелательной)
хозяйственной ситуации (рисунок 7.10):
|
|
Рисунок 7. 10. Семантический портрет признака: |
6. Сравнение
различных хозяйственных ситуаций и формирование групп наиболее сходных из них
(кластеров), а также определение кластеров, наиболее сильно отличаются друг от
друга (конструктов). При этом на экспериментальной базе данных был выявлен
конструкт "качество–количество", означающий, что для получения
высокого качества и большого количества необходимы совершенно противоположные и
несовместимые (т.е. невозможные одновременно) почвы: предшественники и агротехнологические приемы (рисунок 7.11):
|
|
Рисунок 7. 11. Конструкт классов: "Качество
– количество" |
7. Группировка технологических факторов в кластеры
и конструкты. Кластерно-конструктивный анализ
факторов показал, что некоторые различные
по своей природе факторы имеют сходное влияние на хозяйственные результаты.
Эти факторы предложено использовать для замены
друг друга в случае необходимости (рисунок 7.12):
|
|
Рисунок 7. 12. Конструкт факторов: "Предшественники бобовые … – Ротация первая…" и семантической сети факторов: "Предшественники – Глубина обработки почвы" |
8. Проверка способности созданного приложения
правильно прогнозировать хозяйственные результаты на массиве уже введенных
формализованных паспортов показала, что валидность
оказалась недостаточно высокой для практического применения: на уровне 58%. Причиной этого являются артефакты, из-за
которых некоторые хозяйственные ситуации оказались слабо детерминированными
(рисунок 7.13). Удаление артефактов
привело к повышению интегральной валидности до 80%,
что достаточно для практического использования методики (рисунок 7.14)
|
|
Рисунок 7. 13. Интегральная и дифференциальная валидность методики до исключения артефактов |
Рисунок 7. 14. Интегральная и дифференциальная валидность методики после исключения артефактов |
Таким образом,
были решены две основные задачи:
|
1. Прогнозирование
того, какие хозяйственные результаты наиболее вероятны (а какие практически
невозможны) на данном виде почв и с данными предшественниками, а также при
условии применения имеющихся в распоряжении |
Рисунок 7. 15. Пример карточки прогнозирования для конкретных условий выращивания |
агротехнологий (рисунок 7.15). Указана мера сходства
прогнозируемой ситуации с каждым будущим состоянием.
2.
Разработка рекомендаций по управляющим воздействиям, т.е. консультирование по вопросам о том, какие
виды почв, предшественники и агротехнологии
должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на
заданный хозяйственный результат (рисунок 7.15).
Система позволяет оценивать степень достоверности своих прогнозов и
рекомендаций по управлению, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и
количественно оценивает степень ее надежности. Кроме того, система дает
характеристику влияния каждого технологического приема и рекомендации по замене
желательных, но очень дорогих или не имеющихся в наличии технологических
приемов, другими, более дешевыми и доступными, и, при этом, имеющими сходное
влияние на хозяйственные результаты.
Таким образом, данная методика позволяет "просматривать"
различные варианты технологии, прогнозировать последствия применения различных
технологических приемов, и на этой основе вырабатывать научно обоснованные
рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных
целей агротехнологии.
В данном исследовании в количественной форме были обнаружены как уже известные закономерности по влиянию предшественников, почв, удобрений, способов вспашки и т.д. на результаты выращивания сельхозкультур, так и новые, ранее неизвестные.