УДК 004.896, 58.085
В статье рассмотрена модернизация традиционного процесса микроклонального размножения растений за счет оптимизации его параметров на основе специально разработанных методов и моделей, обеспечивающих возможность оценки и прогнозирования результатов различных этапов рассматриваемого процесса. Проведено системное описание данного процесса и представлены: функциональная модель c учетом возможности проведения имитационных экспериментов и осуществления модельных оценок, прогнозов, оптимизации его параметров; теоретико-множественная модель этапа стерилизации растительных эксплантов позволяющая выявить параметры состояния и причинно-следственные связи, определяющие качество асептического материала. Разработаны и исследованы нейросетевые модели оценки и прогнозирования результатов этапа стерилизации, позволяющие оптимизировать его параметры, проводить необходимое количество имитационных экспериментов с одновременным изменением нескольких (в том числе всех) параметров.
This article describes the development and study of models of neural networks for the evaluation and prediction of the results of the sterilization stage. These results allow to optimize its parameters, to conduct required amount of simulation experiment with simultaneous changes of several (including all) parameters. For modelling study researchers used two paradigms of artificial neural network, that is multilayer perceptron and radial basis function network. Preliminary laboratory experiments confirmed the adequacy of the developed models, while the smallest approximation error corresponds to the model in the form of a radial basis function network.
