Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор литературы 8
1.1 История возникновения учения об экстерьере 8
1.2 Развитие методов изучения экстерьера 10
1.2.1 Глазомерный метод 10
1.2.2 Измерение животных, вычисление экстерьерных индексов, построение экстерьерных профилей 11
1.2.3 Фотометрический, стереофотограмметрический методы получения промеров, использование компьютерной обработки фотографий для сравнительной оценки экстерьера лошади 14
1.3 Взаимосвязь между экстерьером и работоспособностью 18
1.3.1 Экстерьерные особенности лошади, способствующие проявлению высокой работоспособности 21
1.3.2 Теория соизмерний и компенсаций. Учение о пропорциях 24
1.4 Изучение взаимосвязи между экстерьером и продуктивностью 27
1.4.1 Крупный рогатый скот молочного направления 30
1.4.2 Местные породы лошадей 30
1.4.3 Тяжелоупряжные породы лошадей 31
1.4.4 Легкоупряжные породы лошадей 32
1.4.5 Верховые породы лошадей 35
Глава 2. Материал и методика 43
Глава 3. Собственные исследования 54
3.1 Получение линейных, обхватных и угловых промеров лошадей 54
3.2 Статистический анализ промеров, получаемых с фотографий 58
3.3 Классификация лошадей по работоспособности 59
3.4 Построение и анализ логических правил для классификации лошадей по работоспособности 61
3.4.1 Перевод численных значений параметров экстерьера в словесные 61
3.4.2 Неформальное описание задачи построения логических правил 61
3.4.3 Корреляция словесных характеристик параметров экстерьера лошадей с классами работоспособности 63
3.4.4 Корреляция комбинаций словесных характеристик параметров экстерьера с работоспособностью 65
3.4.5 Построение логических правил для классификации лошадей по работоспособности на основании словесных оценок параметров экстерьера 68
3.4.6 Границы между классами работоспособности 74
3.4.7 Классификация лошадей по работоспособности на основании оценок параметров экстерьера 77
3.5 Построение и анализ логических правил для классификации лошадей по дистанционности 79
3.5.1 Корреляция отдельных словесных характеристик параметров экстерьера и комбинаций из них с дистанционностью 79
3.5.2 Классификация лошадей по дистанционности на основании оценок параметров экстерьера 80
Глава 4. Обсуждение результатов исследований 83
Глава 5. Выводы и предложения 86
Приложение 88
Список литературы
- Измерение животных, вычисление экстерьерных индексов, построение экстерьерных профилей
- Взаимосвязь между экстерьером и работоспособностью
- Классификация лошадей по работоспособности
- Построение логических правил для классификации лошадей по работоспособности на основании словесных оценок параметров экстерьера
Введение к работе
Учение об экстерьере основывается на положение о том, что экстерьер сельскохозяйственных животных и их продуктивные качества взаимосвязаны между собой, что позволяет, до известной степени, судить о производительности животных по их внешнему виду.
Практика коннозаводства показывает, что опытный эксперт, полагаясь на свои знания, богатую практику и, зачастую, интуицию, способен по экстерьеру достаточно точно оценить потенциальную работоспособность лошади.
Наряду с практическим подходом к проблеме изучения взаимосвязи между работоспособностью и экстерьером, постоянно проводятся научные исследования в этой области.
В подавляющем большинстве исследований для выявления зависимостей между обозначенными признаками используются статистические методы. Однако, эти методы малоэффективны при рассмотрении небольшого числа признаков, а с увеличением их количества быстро становятся практически неприемлемыми из-за громоздкости вычислений.
Бурное развитие компьютерной науки и техники, а также качественных математических методов и концепций, стимулировало появление альтернативного, более общего {качественного) подхода к проблеме извлечения знаний об объекте. Такие знания включают в себя не только количественные зависимости, но и более сложные логические высказывания и выводы о свойствах и структуре объектов, формулируемые в естественном языке.
Актуальность исследований: В настоящее время качественные методические подходы к проблеме извлечения знаний нашли применение не только в медицинской и технической диагностике (создание искусственно-
6 го интеллекта, экспертных систем и т. д.), но и в биологических научных работах, например, в популяционной генетике.
Проблема поиска новых методических решений актуальна и в зоотехнических исследованиях и, в частности, в коневодстве.
Метод построения и анализа логических правил, используемый в данной работе, позволяет делать выводы о скаковых способностях лошадей на основе высказываний, характеризующих экстерьер лошади словами обычного языка. Иными словами, в данной работе делается попытка найти те качественные зависимости между статями экстерьера и работоспособностью лошадей, которые эксперт определяет глазомерно, на основе своего опыта и знаний.
Рабочая гипотеза. При использовании математических обработок небольшого числа характеристик экстерьера их взаимосвязь с показателями работоспособности определяется слабо, а использование большого числа затруднено из-за слишком громоздких вычислений. Предполагается, что подход, опирающийся на учет качественных зависимостей между признаками, позволит более точно определить зависимость показателей работоспособности от параметров экстерьера.
Цели работы:
выявить и проанализировать качественные зависимости между признаками экстерьера и работоспособностью лошадей чистокровной верховой породы;
выяснить возможность классификации лошадей по работоспособности на основании словесных оценок параметров экстерьера;
разработать методологию построения логических правил для классификации лошадей по работоспособности на основании данных об экстерьере.
Научная новизна: Впервые в зоотехнической практике использован принципиально новый подход к проблеме изучения взаимосвязи между работоспособностью и экстерьером лошадей.
Научная и практическая значимость: Результаты исследований могут быть использованы:
в теоретической области зоотехнических исследований для разработки принципиально нового метода не статистической обработки данных;
при создании экспертной системы для определения потенциала работоспособности лошадей чистокровной верховой породы на основании данных об экстерьере;
для проведения исследований по классификации лошадей по другим видам работоспособности, например, в классических видах конного спорта, в рысистом спорте;
для проведения исследований по прогнозу различных видов работоспособности лошадей в раннем возрасте (до 2-х лет).
Объем работы, публикации результатов исследований: Диссертация изложена на 113 страницах, содержит 13 таблиц, 4 рисунка и 3 фотоснимка, по теме диссертации опубликовано 2 статьи.
Тема диссертации входит составной частью в план научно-исследовательской работы института по разделу 3 (01.02.01): "Разработать методы и средства поиска и анализа логических правил для лингвистических оценок данных".
Измерение животных, вычисление экстерьерных индексов, построение экстерьерных профилей
Фотографические снимки благодаря своей объективности и документальности служат ценным информативным материалом и являются одним из методов изучения экстерьера (63, 86).
Классик отечественной зоотехнической науки, профессор Лискун Е.Ф. (1949) подчеркивал: "Как бы не были полны и точны измерения, они все же окажутся бессильными в деле ясной характеристики сложения животных. Только по хорошей фотографии можно представить себе сложение животного и сравнить его с другими. Хорошие фотографии дают возможность прекрасно разбираться в промерах и различать конституциональные типы сложения" (67).
Изобретение фотографии относится к 1839 году, однако технически возможным фотографирование животных стало только в 1851 году, когда появление мокрого коллоидного раствора позволило сократить время выдержки до нескольких секунд. В России первые сведения о фотографировании животных относятся к 1854 году (9).
Фотометрический метод получения промеров
Впервые фотометрический (фотографический) метод получения промеров был предложен в 1884 году французскими иппологами А. Губо и Г. Баррье для измерения величин суставных углов (31, 147).
Последующее его применение подтвердило возможность получать достаточно точные результаты, сопоставимые с результатами, получаемыми при непосредственном измерении (31, 145, 147, 152, 161).
Ниже приведена методика фотографических измерений по Ланглуа Б. и Фруадево Ж. (Langlois В., Froidevaux J., 1978) (147).
При помощи цветного скотча отмечаются точки-ориентиры на теле лошади. Выбор ориентиров определяется в зависимости от целей исследования. Авторы рекомендуют ориентиры, предложенные Lemoigne (1877).
В одной плоскости с животным помещается линейка-метр, для проведения последующих расчетов. Животному придают правильное положение и фотографируют. Полученное изображение проектируется на экран. Для удобства измерения, отмеченные точки соединяются прямыми линиями. Величины углов измеряются транспортиром, а измеренные расстояния переводятся в "настоящие" с помощью линейки-метра (147).
Методику фотометрии применяли в своих исследованиях при измерении величины суставных углов Кронахер (1931), Андреева И. В. (1971), Цыганок И. Б. (1994), при взятии комплекса промеров Schwark Н. J. (1987), Holmstrom М. (1994), Magnusson L. Е. и Thafvelin В. (1995) (8, 116,142,153,162).
Кроме фотоматериалов используют и данные видеосъемки, так в исследованиях Симак А. Э. (1998) углы измерялись на экране телевизора при просмотре видеозаписи в режиме "стоп-кадр", Тасибековым Г. К. (1988) величины углов суставных сочленений в различных фазах движения измерялись по данным рапидной съемки (96, 104).
Стереофотограмметрческий метод измерения животных
Стереофотограмметрия - измерение посредством стереоскопического фотографирования - широко применяется в геодезии и топографии. Срав 16 нительно недавно она получила применение как метод измерения животных, превосходящий по точности обычные измерения мерной палкой, лентой и циркулем (9, 63).
В основе метода лежит эффект стереоскопического зрения, когда при видении двумя глазами ощущается глубина рассматриваемого объекта.
Использование стереофотограмметрии позволяет воссоздать пространственную модель животного и точно измерить различные части его животного без ограничения числа промеров, а также графически изобразить рельеф тела животного посредством фронталей и сечения тела животного на любых его участках (63).
Методика и техника стереофотограмметрического измерения сельскохозяйственных животных была разработана профессором Орловым П. М. (1945). Весь процесс делится на две части - получение, как минимум, двух снимков, сделанных с различных точек пространства (стерео-пара) и камеральная обработка в специально оборудованной лаборатории (9).
По всей вероятности, стереофотограмметрический метод изучения экстерьера дальнейшего распространения в зоотехнической практике не получил, во всяком случае, в отечественной и зарубежной литературе нами не были найдены сведения об его применении.
Взаимосвязь между экстерьером и работоспособностью
Исследованию взаимосвязи между экстерьером и продуктивными качествами сельскохозяйственных животных посвящено значительное количество работ как у нас в стране, так и за рубежом. Наиболее распространенными направлениями исследований являются поиск морфологических особенностей животных, обладающих высокими продуктивными качествами и определение степени и направления связи между производительностью и экстерьером (промерами, индексами, типом сложения, экспертной оценкой экстерьера).
В большинстве исследований используются количественные (статистические) методы: вычисление средних значений экстерьерных характеристик для разных групп и последующие их сопоставление, расчет коэффициентов корреляции и корреляционных отношений, решение уравнения множественных линейных связей.
Для выявления морфологических особенностей, свойственных животным высокого уровня производительности, некоторые исследователи прибегают к методу сравнения. Средние значения экстерьерных характеристик, рассчитанных в классе высокопродуктивных животных, сравниваются со средними показателями по породам, к которым они принадлежат, либо со средними значениями экстерьерных характеристик животных других классов производительности.
Для определения степени зависимости между экстерьером и продуктивностью в большинстве исследований используют расчет коэффициента корреляции. В то же время, по мнению многих авторов, это метод не вполне справляется с поставленными перед ними в данном случае задачами (Лискун Е. Ф.,1949; ВиттО. В., 1934; Юрасов Н. А., 1936; Пэрн Э. М.,1974). Во-первых, вычисление коэффициента корреляции - это "стремление охарактеризовать сложные биологические свойства простейшими числовыми соотношениями" (Е. Ф. Лискун, 1949). Во-вторых, коэффициент корреляции измеряет степень и определяет направление прямолинейных связей, в то время как установлено, что экстерьер и работоспособность находятся в сложных непрямолинейных зависимостях (Пэрн Э. М., Рябова Т. Н., 1974; Polansky J., Marsalek М., Kovarikova 1.,1989).
В этом случае более адекватным методом следует считать расчет коэффициента корреляционных отношений, поскольку, корреляционное отношение измеряет корреляцию при любой ее форме (81).
Данные о суммарном действии всех факторов с учетом их взаимосвязей, а также оценку значений каждого фактора в отдельности позволяет получить метод решения уравнения множественных линейных связей (85). Последние годы ознаменовались использованием в биологических исследованиях качественных подходов, которые принципиально отличаются от количественных (статистических) методов. При использовании количественных методов анализ объекта или системы ограничивается обнаружением или подтверждением тех или иных количественных зависимостей между измеряемыми параметрами. В то время, как качественные методы ориентированы на извлечение знаний об объекте или системе в более широком смысле - знаний, которые могут включать в себя как количественные зависимости, так и более сложные логические высказывания и выводы о свойствах и структуре объектов или системы, формулируемые в естественном языке.
Первые разработки в области изучения взаимосвязи экстерьера и продуктивности качественными методами (методом построения и анализа логических правил) начаты в рамках сотрудничества Вычислительного Центра РАН (Орловский С.А.) и ВНИИ коневодства (Пэрн Э.М., Любимова Ю.Г., Подобаева Д.Э.) в 1993 году. С 1995 года к сотрудничеству подключены Институт Математики и Департамент Генетики Университета в Льеже, Бельгия (Detilleux J.С, Leroy P., Volckaert D., Chapaux P.). Исследования, проведенные на 3800 молочных коровах (по данным Бельгийской Ассоциации Молочного Скотоводства) показали возможность правильного определения уровня продуктивности на основании экспертных оценок экстерьера у 75 % животных (79).
Классификация лошадей по работоспособности
После присвоения лошадям массива баллов за работоспособность, был определен диапазон значений рейтингового показателя работоспособности для исследуемого массива: от 180 до 4791 балла.
Минимальное количество баллов - 180 получил жер. Ингар (Гамлет -Изабелла), 1997 г. р. за выступление без призового места в скачке 4 группы на Ростовском ипподроме.
Максимальное количество баллов - 4791 у жеребца Задорного (Дуглас - Заповедь), 1955 г.р. Задорный скакал 41 раз, из них 22 раза выиграл и 19 раз был на призовых местах, имеет титул "трижды венчанного", среди выигранных им призов 5 международных.
По работоспособности весь массив лошадей был разбит на три класса. Первоначально предполагалось равномерное разбиение всего диапазона значений рейтингов, то есть: 1 класс - менее 1600 баллов; 2 класс - от 1600 до 3200 баллов; 3 класс - более 3200 баллов. Однако анализ результатов выступлений лошадей по классам показал, что присваиваемый при равномерном разбиении класс,в некоторых случаях не соответствует значимости выступлений лошади.
Более приемлемое разделение по работоспособности было найдено эмпирически, при следующих границах классов: - высокая работоспособность (третий класс) - более 1500 баллов; - низкая работоспособность (первый класс) - менее 1100 баллов. Лошади с рейтингом от 1100 до 1500 баллов вошли во второй, промежуточный класс, который, по сути дела, был выделен для более четкого отделения основных классов друг от друга (рисунок 3).
1 Такое разбиение лошадей по дистанционности, не соответствующее общепринятой классификации на спринтеров (средняя дистанция побед до 1600 м), майлеров (от 1600 м до 2400 м) и стайеров (свыше 2400 м), вызвано объективными причинами. Прежде всего, недостаточным наличием в массиве лошадей - дистанционеров для формирования отдельного класса. Последнее обстоятельство связано не столько с особенностями исследуемого массива, сколько с общей тенденцией к сокращению числа скачек на длинные дистанции и сокращением количества лошадей, выступающих в старших возрастных группах в призах на длинные дистанции. В результате классы по дистанционности были сформированы так, чтобы выделить лошадей, обладающих ярко выраженными спринтерскими способностями (следует отметить, что скачки на короткие дистанции приобретают все большую популярность в мире).
Процедура перевода аналогична описанному выше разделению на классы по работоспособности, с той лишь разницей, что для более детального описания экстерьера использовались пять словесных характеристик (градаций) каждого из параметров экстерьера и деление на интервалы производилось равномерно.
Мы используем следующие словесные обозначения: V(ery) H(igh) -очень большой, H(igh) - большой, M(edium) - средний, L(ow) - малый и V(ery) L(ow) - очень малый. Например, кобыла Бронха 1961 г. р. (Харьков - Бравада) характеризуется малой длиной шеи (L), средней высотой в холке (М), средним углом наклона крупа (М) и так далее (Фото 1, стр. 54).
Немаловажен тот факт, что процедура перевода численных значений параметров в словесные позволяет нам в значительной мере устранить неточности, возникающие при получении промеров. Поскольку завышенное или заниженное значение промера, попадающее в один численный интервал (класс), принимает одно и то же словесное значение.
В контексте проводимых нами исследований, логическое правило можно рассматривать как список взаимосвязанных между собой словесных характеристик параметров экстерьера лошади. При том, что логическим правилом будет считаться любое описание экстерьера, независимо от количества составляющих его элементов.
Задача построения классификационных логических правил, таким образом, сводится к выявлению отдельных характеристик экстерьера и комбинаций из них, которые были бы свойственны (в большей мере, чем остальным) лошадям определенного уровня работоспособности. А задачу классификации можно представить, как определение класса работоспособности лошади на основании выявленных особенностей ее внешнего сложения.
Вне всякого сомнения, лошади в пределах одного и того же скакового класса значительно различаются по внешнему виду, на этот счет у англичан существует выражение, что лошадь скачет и бежит во всех формах (61). И понятно, что найти какие-то закономерности, характерные одновременно для всех лошадей заданного класса невозможно.
В то же время нельзя отрицать, что какому-то количеству животных могут быть свойственны общие внешние черты. Мы направляем наши усилия на выявление этих, общих для какого-то количества животных, особенностей экстерьера. Естественно, нас интересуют ситуации, когда эти особенности были бы присущи лошадям только высокой (или только низкой) работоспособности или были бы им свойственны в большей мере, нежели остальным.
Построение логических правил для классификации лошадей по работоспособности на основании словесных оценок параметров экстерьера
Использование для сравнительной оценки работоспособности лошадей балльного показателя, имеющего непрерывную изменчивость, дает нам возможность моделировать границы между классами. Ясно, что лошади, имеющие близкие показатели рейтингов не значительно отличаются друг от друга по уровню работоспособности. Однако при дискретном разделении на классы работоспособности, если граница классов пройдет между ними, такие лошади будут отнесены к разным классам. Мы предположили, что использование нечеткой границы между классами работоспособности позволит осуществлять плавный переход от класса к классу, что будет в большей степени соответствовать задачам классификации лошадей по работоспособности.
Постепенный переход осуществляется посредством учета небольших различий в рейтинге лошадей соседних классов. Величина различий при этом обозначается, как степень нечеткости границ.
Были проведены исследования с использованием двух вариантов нечеткой границы между классами работоспособности: 1) со степенью нечеткости 100 баллов; 2) со степенью нечеткости 200 баллов рейтинга (рисунок 4).
На рисунке 4 с обеих сторон от границы между классами обозначены числовые интервалы (в 100 и 200 баллов рейтинга). Лошади, рейтинг которых попадает в этот интервал, с определенной степенью принадлежности могут быть отнесены к обоим классам. Например, лошадь с рейтингом 1250 баллов при нечеткости границы в 100 баллов относится со степенью принадлежности 100 % к первому классу и со степенью принадлежности 58% ко второму классу, при нечеткости границы в 200 баллов степень принадлежности составляет, соответственно 100 % и 78 %.
Как видно из таблицы, деление лошадей на классы с нечеткими границами интервалов более соответствует задачам классификации лошадей по работоспособности. В среднем, количество правильно определенных лошадей при использовании границы с нечеткостью 100 баллов увеличилось на 2%. При использовании границы с нечеткостью 200 баллов на 5%.
Исследования показали, что применение нечетких границ между классами позволяет адекватно отражать постепенный переход от одного класса работоспособности к другому и тем самым повышать эффективность классификации.
На предыдущих этапах исследований при построении логических классификационных правил и их тестировании, мы работали со всем массивом лошадей. Иными словами, и строили логические правила и проверяли их работу (тестировали) на одном и том же поголовье лошадей. При этом мы всегда были уверены, что в массиве есть лошади, чей экстерьер отвечает требованиям классификационного правила для того или иного класса работоспособности.
Для проведения "независимой" классификации лошадей по работоспособности мы разделили исследуемый массив на две части - экспериментальный массив (500 голов) и проверочный массив (224 головы). Функции массивов были разграничены. Экспериментальный массив использовался для построения и тестирования логических правил. Проверочный массив служил только для определения класса работоспособности лошадей, то есть информация о лошадях проверочного массива не использовалась при построении логических правил. Такое разделение дало возможность рассматривать лошадей проверочного массива как "неизвестное" поголовье.
Лошади в каждый массив отбирались случайно, по принципу равномерного представления в классах. Разделение на массивы и тестирование правил проводилось неоднократно. Результаты тестирования правил во всех случаях были аналогичны.
