СПОСОБ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ОЦЕНКИ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА НЕКРОБАКТЕРИОЗОМ

На основании ретроспективных эпизоотологических данных составлены базы данных в формате DBF4 (dBase IV) по комплексным эпизоотологическим данным, кормам, питательной ценности кормового рациона и биохимическим исследованиям сыворотки крови крупного рогатого скота. Основная база данных комплексная, в нее вошли показатели по 158 животноводческим помещениям неблагополучных по некробактериозу хозяйств. В комплексной базе в качестве входных параметров использованы данные по санитарному состоянию, длине стойла, наличию или отсутствию решеток, моциону, общей питательности рациона, компонентам рациона. Составлена база данных кормов. Подготовлена отдельная база данных по питательной ценности рациона по входным параметрам. Сформирована нейронная сеть на основе базы данных биохимических показателей сыворотки крови крупного рогатого скота разных хозяйств. На основании эпизоотологических баз данных о хозяйствах подготовлены искусственные нейронные сети с использованием программы NeuroPro, версия 0,25, для прогнозирования заболеваемости крупного рогатого скота некробактериозом. Приведены результаты прогнозирования заболеваемости некробактериозом крупного рогатого скота, полученные с помощью разработанного нейропроекта на 18 неблагополучных фермах с известной заболеваемостью и эпизоотологическими данными.

информационная модель, нейронная сеть, некробактериоз, прогнозирование заболеваемости, факторы риска, санитарное состояние, эпизоотологические данные, база данных, нейропроект, information model, neural network, necrobacillosis, forecasting incidence rate, risk factors, sanitary state, epizootological data, database, neuroproject

1. Лопатин С.В., Самоловов А.А. Ведущие факторы риска некробактериоза крупного рогатого скота // Ветеринария. - 2011. - № 5. - С. 9-11.

2. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н. и др. Нейроинформатика [Электронный ресурс]: http://neuroschool.narod.ru/books/,neurinf.html

3. Россиев Д.А., Головенкин С.Е. Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда с помощью нейронных сетей // Нейроинформатика и ее приложения: тез. докл. II Всерос. Рабочего сем. (7-10 октября 1994 г.). - Красноярск, 1994. - С. 40.

4. Щетинин В.Г., Соломаха А.А. Применение искусственных нейронных сетей в клинической лабораторной диагностике [Электронный ресурс]: http://generation6.narod.ru/ med_app.htm

5. Царегородцев В.Г., Погребная Н.А. Нейросетевые методы обработки информации в задачах прогноза климатических характеристик и лесорастительных свойств ландшафтных зон [Электронный ресурс]: http: // neuroschool.narod.ru/pub/nn_klimat.html.