Разработка ветеринарной экспертной системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Ветеринарная медицина является сферой, где современные технологии могут оказать значительное влияние. Применение экспертных систем в данной области ещё не полностью исследовано. Экспертные системы могут обрабатывать большой объём данных, включая симптомы, историю заболеваний и другие параметры, чтобы предоставить точные и быстрые диагнозы. Это особенно ценно в ситуациях, где быстрое вмешательство может спасти жизнь животного. Эти системы могут служить вспомогательным инструментом для ветеринаров, особенно в сложных или редких случаях заболеваний. Они могут предоставлять рекомендации на основе последних исследований и клинических практик. В сельском хозяйстве экспертные системы могут анализировать данные о здоровье всего стада и выявлять возможные проблемы или тренды, помогая фермерам и ветеринарам принимать своевременные меры. Статья посвящена разработке ветеринарной экспертной системы, отражающей современные потребности в сфере здравоохранения животных. Авторы осуществляют детальный анализ существующих ветеринарных систем, выделяя ключевые функциональные возможности, необходимые ветеринарным и сельскохозяйственным специалистам. Одним из уникальных аспектов работы является использование весовых коэффициентов симптомо-комплексов и расчёта вероятности диагностируемых заболеваний, что может внести значительный вклад в точность и эффективность диагностики заболеваний животных. Статья может служить полезным ресурсом для специалистов в области ветеринарии, а также разработчиков программного обеспечения, занимающихся созданием интеллектуальных систем в медицинских и сельскохозяйственных приложениях.

Об авторах

Наталья Александровна Староверова

Казанский национальный исследовательский технический университет

Email: nata-staroverova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5524-1325
доцент; кафедра автоматизированных систем сбора и обработки информации;

Дмитрий Андреевич Чмиль

Казанский национальный исследовательский технический университет

Email: chmildmitrii@gmail.com
студент; кафедра автоматизированных систем сбора и обработки информации;

Руслан Рустамович Мухамадиев

Казанский национальный исследовательский технический университет

Email: rusel6991@yandex.ru
аспирант; кафедра автоматизированных систем сбора и обработки информации;

Список литературы

  1. Введение в экспертные системы. Основные понятия и определения [Электронный ресурс]. URL: http://www.habarov.spb.ru/new_es/exp_sys/es01/es1.htm (дата обращения: 10.08.2023).
  2. Staroverova N. A., Shustrova M. L., Staroverov S. A., Dykman L. A. Development of a Neurocomputer Modular Information System for Cancerous Diseases Diagnostics in Animals // Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. 2020. No. 2(131). Pp. 75-84.
  3. Программы для сельского хозяйства «Коралл» [Электронный ресурс]. URL: https://www.korall-agro.ru/tree_diag_an.htm (дата обращения: 10.08.2023).
  4. Шопагулов О. А., Третьяков И. И., Исмаилова А. А. Использование экспертных систем в ветеринарии // Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2020. № 3(91). С. 96-102.
  5. Розенберг И. Н., Цветков В. Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2011. № 6 (37). С. 63-65.
  6. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. Издательский дом Вильямс, 2007.
  7. Бердышев А. С., Калиева К. А., Кантуреева М. А. О методологии проектирования экспертных систем // Проблемы информатики. 2013. № 1(18). С. 56-62.
  8. Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб: БХВПетербург, 2003.
  9. Adeli A., Neshat M. A fuzzy expert system for heart disease diagnosis // Proceedings of international multi conference of engineers and computer scientists, Hong Kong. 2010. Vol. 1. Pp. 134-139.
  10. Шопагулов О. А., Третьяков И. И., Исмаилова А. А. Экспертная система для диагностики заболевания коров // Сейфуллинские чтения – 16: Молодежная наука новой формации – будущее Казахстана. 2020. Т. 1. Ч. 3. С. 161-163.
  11. Paolo L., Paolo Z. Improving the automated monitoring of dairy cows by integrating various data acquisition systems // Computers and electronics in agriculture. 2009. Vol. 68. Pp. 62-67.
  12. Munirah M. Y., Suriawati S., Teresa P. P. Design and development of online dog diseases diagnosing system // International Journal of Information and Education Technology. 2016. Vol. 6. № 11. P. 913.
  13. Tudorache T., Nyulas C., Noy N. F., Musen M. A. WebProte´ge´: A collaborative ontology editor and knowledge acquisition tool for the web // Semant Web. 2013. Vol. 4. № 1. Pp. 89-99.
  14. Гибадуллин Р. Ф. Потокобезопасные вызовы элементов управления в обогащенных клиентских приложениях // Программные системы и вычислительные методы. 2022. № 4. С. 1-19.
  15. Гибадуллин Р. Ф., Викторов И. В. Неоднозначность результатов при использовании методов класса Parallel в рамках исполняющей среды .NET Framework // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 2. С. 1-14.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).