Выводы к главе 4

1. Реализована биотехническая система поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных. Описана структура системы и ис­пользуемое стороннее оборудование. Описана методика работы с системой и ее настройка.

2. Описаны экспериментальные результаты анализа работы биотехниче­ской системы поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных при решении задачи выявления мастита на основе обработки дан­ных с использованием агрегирования. Проведенный анализ показал, что в сравнении с применяемыми ручными методами и методиками на исследуе­мом предприятии, реализованная система обладает большим быстродействи­ем и достоверностью идентификации. Так в сравнении с ежедневным визу­альным мониторингом она увеличивает достоверность идентификации ма­

стита на 36%. При этом время на анализ одного животного сокращается с 3 минут до 7 секунд.

3. Описаны экспериментальные результаты анализа работы биотехниче­ской системы поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных при решении задачи выявления охоты. Приведенный анализ пока­зал, что реализованная система в качестве первичного метода идентификации показывает лучшие результаты работы по сравнению с применяемыми на ис­следуемом предприятии методиками. В зависимости от способов и применя­емых ручных методик, предложенная система снижает время анализа дан­ных. Так, в общей сложности за весь период лактации работа системы по ежедневному анализу всего стада занимает 45 минут, при этом аналогичные ручные методы обеспечивают качественный мониторинг за 1-7 часов.

4. Описаны экспериментальные результаты анализа работы биотехниче­ской системы поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных при решении задачи выявления тугодойкости / легкодойкости. Проведенный анализ показал, что разработанная система дает значительно лучший результат по критерию быстродействия, чем метод ручной иденти­фикации, применяемый на исследуемом предприятии.

5. Описаны экспериментальные результаты анализа биотехнической си­стемы поддержки принятия решений о функциональном состоянии живот­ных при решении задачи выявления болезней и повреждений конечностей у животных. Приведена статистика достоверности и скорости идентификации с помощью ежедневного визуального мониторинга и лабораторного анализа. Сравнительный анализ показал, что разработанная система показывает луч­ший результат по критерию достоверности идентификации в сравнении с ежедневным мониторингом, увеличивая скорость идентификации с 6,5 часов

для всего стада каждый день до 4 минут времени работы предложенного ме­тода. При этом предложенный метод идентифицирует болезни конечностей на ранней стадии их возникновения с 93% достоверности, ручная методика позволяет идентифицировать лишь 50%. Исследования также показали, что лабораторный анализ хоть и является более достоверным, но ресурсы лабо­ратории позволяют обрабатывать данные по 175 животным за лактацию. Биотехническая система поддержки принятия решений позволяет анализиро­вать массив данных по всем животным ежедневно.

6. Описаны экспериментальные результаты анализа работы биотехниче­ской системы поддержки принятия решений о функциональном состоянии животных при решении задачи выявления заболеваний, связанных с нару­шенным обменом веществ животного. Достоверность ежедневного визуаль­ного мониторинга в данном случае составляет лишь 22% при временных за­тратах 3 минуты на анализ каждой особи. Разработанная программная систе­ма позволяет на основе анализа параметра изменения живой массы животно­го идентифицировать заболевания нарушения вещественного обмена или проблем пищеварения животного, регистрируя 88,8% случаев возникших трудностей. Предложенный программный продукт обрабатывает все данные по стаду за 5 секунд, что значительно повышает быстродействие процесса мониторинга.

7. Описаны экспериментальные результаты анализа дополнительных па­раметров идентификации изменений состояний особей посредством исполь­зования разработанной биотехнической системы поддержки принятия реше­ний о функциональном состоянии животных. В качестве дополнительных маркеров были по отдельности проанализированы параметры молочной про­дуктивности и электропроводности. Разделенный анализ этих параметров позволил повысить достоверность идентификации случаев нехарактерной пониженной молокоотдачи животных с 85 до 92%, значительно снизив время анализа данных с 6,5 часов в день до 7 секунд. Анализ параметра электро­

проводности позволил увеличить достоверность идентификации заболеваний вымени животного до 94%.