Тезисы докладов

Разнообразие животного мира

В анализе эмпирических данных по населению животных, в частности по зависимости населения от абиотических или антропогенных факторов, можно использовать обобщающие показатели. Мы использовали посылку Д.Брея: если каждый вид принадлежит только одной градации, то такому разбиению ставится в соответствие единица; если каждый вид равномерно встречается во всех градациях, то такому разбиению ставится в соответствие нуль (Биоиндикация: теория, методы, приложения, 1994).

Целью нашей работы является расчет индикационной информативности населения животных территории с использованием нечеткого подхода. В наши задачи на данном этапе входило построение формулы для расчета значений индикационной информативности населения животных, разработка алгоритма построения этой характеристики и построения функции принадлежности индикационной информативности населения животных территории.

Данные представляют собой массив из n_grad столбцов (число градаций фактора =5) и n_vid строк (число видов = 8). В столбцах оставляются пропуски при отсутствии вида в конкретной градации фактора.

Для случаев, когда вид встречается не во всех градациях, нами получена формула индикационной информативности вида:
IND=1/(n_grad-1)*( n_grad -S), где n_grad - количество градаций фактора, S – число встреч видов в разных градациях факторов.

При нечетком подходе используются так называемые “лингвистические переменные” вместо числовых переменных и в дополнение к ним, например: {“малое”, “среднее”, “большое”} (Заде, 1976; Аверкин, Батыршин, 1986). Построенные оценки индикационной информативности населения животных могут служить для характеристики качества разбиения факторов или биоиндикатора. Оценки правдоподобности, полученные на основании функции принадлежности, можно использовать для построения правил в экспертных системах, например: Правило R: Если Территория = “Пановский лес” и индикационная информативность = большая То Ответ=разбиение факторов хорошее, оп=4. Где оп – оценка правдоподобности правила. Оценки правдоподобности принимают значения из множества {0,1,2,3,4,5,6}. Эти числа соответствуют вербальным градациям шкалы оценок правдоподобности {максимальная (6), очень большая (5), большая (4), средняя (3), малая (2), очень малая (1), минимальная (0)}.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:44:54)