К созданию экспертной системы Онежского озера: оптимизация мониторинга состояния экосистемы по показателям зоопланктона

К созданию экспертной системы Онежского озера: оптимизация мониторинга состояния экосистемы по показателям зоопланктона

Автор: Калинкина Наталия Михайловна, Коросов Андрей Викторович, Сярки Мария Тагевна

Журнал: Принципы экологии @ecopri

Рубрика: Методы экологических исследований

Статья в выпуске: 1 (22) т.6, 2017 года.

Бесплатный доступ

Зоопланктон Онежского озера рассматривается как удобный и надежный индикатор состояния озерной экосистемы. В качестве формальной основы для консолидации накопленной информации по биоте Онежского озера предлагается создание экспертной системы для зоопланктона как прототипа интеллектуальной компьютерной среды по всем биотическим компонентам. В этом контексте предлагается пересмотреть организацию мониторинга состояния зоопланктона для увеличения числа и расширения географии отбираемых проб, упрощения и автоматизации процедуры их разборки.

Экспертная система, онежское озеро, мониторинг, зоопланктон

Короткий адрес: https://sciup.org/147112849

IDR: 147112849

Список литературы К созданию экспертной системы Онежского озера: оптимизация мониторинга состояния экосистемы по показателям зоопланктона

  • Адлер Ю. П., Макарова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий . М.: Наука, 1976. 280 с.
  • Бабушкин Э. Когда дискриминантный анализ предпочтительней логистической регрессии // Блог про HR-аналитику. URL: http://edwvb.blogspot.ru/2014/02/chem-diskriminantnyjj-analiz-predpochtitelnyjj-logisticheskojj-regressii.html (дата обращения 26.05.2016).
  • Баженов Д. Классификация методом максимальной энтропии . URL: http://bazhenov.me/blog/2013/04/23/maximum-entropy-classifier.html (дата обращения 26.05.2016).
  • Баженов Д. Наивный байесовский классификатор . URL: http://bazhenov.me/blog/2012/06/11/naive-bayes.html (дата обращения 26.05.2016а).
  • Биогеохимические критерии состояния экосистемы Онежского озера и ее устойчивости к антропогенному воздействию : Отчет о научно-исследовательской работе ИВПС КарНЦ РАН. № гос. регистрации 01201362240. Петрозаводск, 2016. 267 с.
  • Волжский бассейн. Устойчивое развитие: опыт, проблемы, перспек­тивы/Под ред. Г. С. Розенберга. М.: Институт устойчивого разви­тия Общественной палаты Российской Федерации; Центр экологи­ческой политики России, 2011. 104 с.
  • Геоэкологические закономерности устойчивого функционирования крупных озер и водохранилищ Северо-Запада России : Отчет о научно-исследовательской работе ИВПС КарНЦ РАН. Т. 2. № гос. регистрации 01201001300. Петрозаводск, 2012. 489 с.
  • Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов . Л.: Медицина, Ленинградское отд-ние, 1978. 296 с.
  • Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование . М.: ООО «И. Д. Вильямс», 2007. 1152 с.
  • Зоопланктон Онежского озера . Л.: Наука, 1972. 327 с.
  • Ипатов А. А., Бахмет И. Н., Екимов Д. А., Кулдин Н. А. Автоматическая система раннего оповещения об экологической опасности на водоемах и ее апробация //Труды Карельского научного центра Российской академии наук. 2015. № 12. С. 80-;86.
  • Калинкина Н. М., Сидорова А. И., Полякова Т. Н., Белкина Н. А., Березина Н. А., Литвинова И. А. Снижение численности глубоководного макрозообентоса Онежского озера в условиях многофакторного воздействия //Принципы экологии. 2016. Т. 5. № 2. С. 47-;68 DOI: 10.15393/j1.art.2016.5182
  • Комплексное гидрохимическое и биологическое исследование качества вод и состояния водных и околоводных экосистем : Метод. руководство. Ч. 1. Полевые исследования/Под ред. Т. И. Моисеенко. Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2011. 128 с.
  • Коросов А. В. Имитационное моделирование в среде MS Excel (на примерах из экологии) . Петрозаводск, 2002. 212 с.
  • Коросов А. В., Зорина А. А. Экологические приложения Quantum GIS . Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2016. 210 с.
  • Коросов А. В., Коросов А. А. Техника введения в ГИС: Приложение в экологии . Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2006. 186 с.
  • Костина Н. В. Информационная система Region: 25 лет развития и практического применения //Известия Самарского научного центра РАН. 2015. Т. 17. № 4. С. 115-;124.
  • Костина Н. В., Розенберг Г. С., Шитиков В. К. Экспертная система экологического состояния бассейна крупной реки  //Известия Самарского НЦ РАН. 2003. Т. 5. № 2. С. 284-;294.
  • Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 201с.
  • Крупнейшие озера-водохранилища Северо-Запада Европейской части России: современное состояние и изменения экосистем при климатических и антропогенных воздействиях . Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2015. 375 с.
  • Куликова Т. П. Зоопланктон залива Большое Онего и его продуктивность //Лимнологические исследования на заливе Онежского озера Большое Онего. Л.: Наука, 1982. C. 130-;155.
  • Куликова Т. П., Кустовлянкина H. Б., Сярки М. Т. Зоопланктон как компонент экосистемы Онежского озера . Петрозаводск, 1997. 112 с. 
  • Куликова Т. П., Сярки М. Т. Влияние антропогенного евтрофирования на распределение зоопланктона в Кондопожской губе Онежского озера  //Водные ресурсы. 2004. Т. 31. № 1. С. 91-;97.
  • Леонов В. П. Логистическая регрессия в медицине и биологии //Биометрика. URL: www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm (дата обращения 26.05.2016).
  • Литвинова И. А., Коросов А. В. Имитационное моделирование распространения сточных вод КЦБК в Кондопожской губе Онежского озера // Антропогенное воздействие на природу Севера и его экологические последствия/Всерос. совещ. и выездная научная сессия. Апатиты, 22-25 июня 1998 г. Атапиты, 1998. С. 116-118.
  • Мастицкий С. Э., Шитиков В. К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. . 2014. URL: http://r-analytics.blogspot.com (дата обращения 26.05.2016).
  • Меншуткин В. В., Филатов Н. Н., Потахин М. С. Разработка экспертной системы «Озера Карелии». Ч. 1. Порядковые и номинальные характеристики озер //Водные ресурсы. 2009. Т. 36. № 2. C. 160-;171.
  • Меншуткин В. В., Филатов Н. Н., Потахин М. С. Разработка экспертной системы «Озера Карелии». Ч. 2. Классификация озер //Водные ресурсы. 2009а. Т. 36. № 3. C. 300-;311.
  • Методика комплексного гидрохимического и биологического исследования качества вод и состояния водных и околоводных экосистем: методическое руководство. Ч. 1. Полевые исследования /Под. ред. Т. И. Моисеенко. Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2011. С. 63.
  • Мурадов Д. А. Logit-регрессионные модели прогнозирования банкротства предприятий //Труды РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина. 2011. № 3 (264). С. 160-;172.
  • Паклин Н. Математические основы нечеткой логики //Научная библиотека по физике и новым технологиям. URL: http://bourabai.ru/tpoi/fuzzy.htm#5 (дата обращения 26.05.2016).
  • Паклин Н. Нечеткая логика — математические основы //BaseGroup Labs. URL: https://basegroup.ru/community/articles/fuzzylogic-math (дата обращения 26.05.2016).
  • Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем . М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
  • Сярки М. Т. Оценка рыбопродуктивности по состоянию кормовой базы. Зоопланктон //Биологические ресурсы Онежского озера. Петрозаводск, 2008. С. 54-;67.
  • Сярки М. Т. Зоопланктон//Онежское озеро: Атлас /Отв. ред. Н. Н. Филатов. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2010. С. 117-;119.
  • Сярки М. Т. Как долго длится лето для зоопланктона Онежского озера? //Принципы экологии. 2013. № 4. С. 70-;75.  10.15393/j1.art.2013.2781 DOI: 10.15393/j1.art.2013.2781
  • Сярки М. Т. Оценка современного состояния экосистемы Онежского озера по гидробиологическим показателям и устойчивости функционирования водных сообществ. Зоопланктон //Крупнейшие озера-водохранилища северо-запада европейской территории России. Современное состояние и изменения экосистем при климатических и антропогенных воздействиях. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2015. С. 121-;127.
  • Сярки М. Т., Куликова Т. П. «Зоопланктон Онежского озера». База данных . Рег. номер 2012621150 (9/11/2012). Правообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт водных проблем Севера Карельского научного центра РАН (ИВПС КарНЦ РАН) (RU).
  • Сярки М. Т., Чистяков С. П. О применении метода ортогональных расстояний для моделирования сезонной динамики планктона Онежского озера //Экология. 2013. № 3. С. 234-;236.
  • Сярки М. Т., Фомина Ю. Ю. Oсобенности сезонных явлений в зоопланктоне Петрозаводской губы Онежского озера //Принципы экологии. 2014. Т. 3. № 3. С. 36-;43 DOI: 10.15393/j1.art.2014.3682
  • Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ . М.: Финансы и статистика, 1990. 320 с.
  • Филатов Н. Н., Руховец Л. А., Назарова Л. Е., Георгиев А. П., Ефремова Т. В., Пальшин Н. И. Влияние изменений климата на экосистемы озер севера Европейской территории России //Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического института. № 34. СПб.: РГГМУ, 2014. С. 49-;55.
  • Чухарев А. Л. Развитие экспертной системы «Озера Карелии» // Водная среда и природно-территориальные комплексы: исследование, использование, охрана: Материалы IV Школы-конференции молодых ученых с международным участием (26-;28 августа 2011 г.). Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2011. C. 261-;262.
  • Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации . Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. 463 с. URL: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content0/Content0.htm (дата обращения 26.05.2016).
  • Шитиков В. К., Мастицкий С. Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R.Электронная книга. 2017. 351 с. URL: https://github.com/ranalytics/data-mining (дата обращения 23.03.2017).
  • Шурига Л. 6 простых шагов для освоения наивного байесовского алгоритма (с примером кода на Python) //DataReview. URL: http://datareview.info/article/6-prostyih-shagov-dlya-osvoeniya-naivnogo-bayesovskogo-algoritma-s-primerom-koda-na-python/(дата обращения 26.05.2016).
  • iMICROTEC. URL: http://www.imicrotec.com/(дата обращения 26.05.2016).
  • Ekimov D., Kaikkonen V., Mäkynen A. Using digital holographic microscopy for 4D tracking of colloid particles. The XII International Conference on Laser Applications in Life Sciences, LALS, June 9-;11, 2010, Oulu, Finland, in Proc. SPIE 7376, 737615 (2010) DOI: 10.1117/12.871449
  • ESA. Climate change initiative. URL: http://www.esa-sst-cci.org/?q=node/134 (дата обращения 26.05.2016).
  • GRHSST. Group for High Resolution Sea Surface Temperature. URL: https://www.ghrsst.org/products-and-services/historical-data-2a/(дата обращения 26.05.2016).
  • Java. URL: https://java.com/(дата обращения 26.05.2016).
  •  Jurka T. P., Tsuruoka Y. Low-memory Multinomial Logistic Regression with Support for Text Classification. 1.3.3.1. 2013. 13 p. URL: http://127.0.0.1:22282/library/maxent/html/00Index.html (дата обращения 26.05.2016).
  • Plymouth marine laboratory. URL: https://www.oceancolour.org/portal/ (дата обращения 26.05.2016).
  • Ray S. 6 Easy Steps to Learn Naive Bayes Algorithm (with code in Python)//Analytics Vidhya. URL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/09/naive-bayes-explained/?utm_source=FBPage&utm_medium=Social&utm_campaign=150914 (дата обращения 26.05.2016).
  • The R Project for Statistical Computing. URL: https://www.r-project.org/(дата обращения 26.05.2016).
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©