Усовершенствование нечеткого вывода Сугено с помощью интервальной нейтрософии
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Данное исследование направлено на разработку усовершенствованных методов диагностики заболеваний крупного рогатого скота с использованием принципов нейтрософских множеств и нечеткого вывода Сугено. В ходе исследования были предложены новые алгоритмы и модели, которые эффективно обрабатывают нечеткую и неопределенную информацию, характерную для ветеринарной диагностики. Основная цель работы - создание диагностической системы с высокой точностью и адаптируемостью к различным условиям и специфическим случаям заболеваний. Ожидаемый результат - разработка эффективного инструмента для раннего выявления заболеваний у крупного рогатого скота, что значительно повысит эффективность ветеринарной практики и улучшит благополучие животных.
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
С.Б.Эшбуриев, Этиопатогенез и профилактика вторичной остеодистрофии ко-ров // PhD диссертация 2011, Самарканд, 122 с.
Эшбуриев Б.М., Эндемические микроэлементозы стельных коров, их последствия и меры профилактики// DSc диссертация 2016, Самарканд, 25-35 с
Иванов В.Н., Особенности этиологии, патогенеза и терапии остеодистрофии у нетелей: Автореф. дис.… докт. вет. наук. - Витебск, 2003. 1- 20 с.
Хмельков Я.Т., Этиологическая структура, патогенез и лечение вторичных застойных дистонией преджелудков у коров: Автореф. дис.канд. вет. наук. - Бел-город: 2006. - С. 16-17.
Борисевич В.Б., Борисевич Ю.Б. Энзоотическая остеодистрофия крупного рогато-го скота в Поселье // Журнал Ветеринария. - Москва, 2005. - №5. - С. 41-43.
Самохин В.Т., Ермолева Т.Г. Коррекция обмена энергии у молочных коров// Журнал Ветеринария. - Москва, 2004. - №9. - С. 44-45.
Cardoso D. L., Métodos de Detecção de Cio em Bovinos. 2002. 63p. Undergraduate diss., Veterinary Medicine Department, Federal University of Lavras, Lavras
Firk R., Stamer E., Junge W., and Krieter J., 2003. Improving oestrus detection by com-bination of activity measurements with in-formation about previous oestrus cases. Livestock Production Science82: 97-103.
Freddy Fikse. Fuzzy classification of phan-tom parent groups in an animal model: Ge-netics Selection Evolution 2009, 41:42 doi:10.1186/1297-9686-41-42 Received: 20 August 2009 Accepted: 28 September 2009 This article is available from: http://www. gsejournal.org/content/41/1/42©/Uppsala, Sweden р 1-8.
Barros, L.C. and Bassanezi, R.C., 2010. Tópicos em lógica fuzzy e biomatemática. 2nd ed. Campinas: UNICAMP/ IMECC. 344 p.
Jun Ye. Exponential operations and aggre-gation operators of interval neutrosophic sets and their decision-making methods SpringerPlus (2016) 5:1488 DOI 10.1186/s40064-016-3143-z p 1-18.
Guo Y, Sengur A, Ye J (2014) A novel image thresholding algorithm based on neutro-sophic similarity score. Measurement 58: 175–186.
Ye J (2014a) Single valued neutrosophic minimum spanning tree and its clustering method. J Intell Syst 23(3):311–324.
Wang H, Smarandache F, Zhang YQ, Sun-derraman R (2005) Interval neutrosophic sets and logic: Theory and applications in computing. Hexis, Phoenix p-100
Wang H, Smarandache F, Zhang YQ, Sun-derraman R (2010) Single valued neutro-sophic sets. Multispace Multistructure 4:410–413.
Zhang HY, Wang JQ, Chen XH (2014) Inter-val neutrosophic sets and their application in multicriteria decision making problems. Sci World J 2014:15. doi:10.1155/2014/645953 p 1-16.
Liu PD, Wang YM (2016) Interval neutro-sophic prioritized OWA operator and its ap-plication to multiple attribute decision mak-ing. J Syst Sci Complex 29(3):681–697.