Поиск методов эффективного пчеловодства ставит перед отечественными и зарубежными специалистами проблемы, среди которых наиболее актуальны:
— контроль и анализ процессов жизнедеятельности пчелиной семьи, характеризующихся множеством объективных и субъективных параметров;
— экспресс-диагностика болезней, в том числе со смешанной патологией, в скрытом периоде.
Пчелиная семья — это сложная система, которая действует по принципу единого биологического организма. На сегодняшний день при разработке методов диагностики состояния сложных систем не существует общих и эффективных подходов к решению широкого круга задач. Это обстоятельство вынуждает вести поиск локальных особенностей конкретных систем, а затем выбирать или разрабатывать метод решения проблемы. С этой целью для определения заболевания и оценки физиологических состояний семей пчел использовали пики интенсивности звукового спектра и данные температурных режимов (Е. Еськов, 1979).
Существующие методы оказываются малопригодными для использования в конкретных условиях, поэтому теория диагностики разбивается на части, которые с большими трудностями интегрируются в целостную научную дисциплину. Предлагаемый нами подход к решению вышеназванной проблемы основывается на общих свойствах сложных систем, которые составляют класс систем со случайно-подобным поведением. К нему относятся все организмические системы, а случайно-подобная траектория их поведения характеризуется динамическими параметрами, которые, с одной стороны, определяются верхним уровнем иерархии системы (электроэнцефаллограммы, реограммы, энтропия пульсограмм, электрокардиограммы и т. д.), а с другой стороны, отражают в себе индивидуальные свойства исследуемых сложных систем. Таким образом, исследование случайно-подобных траекторий поведения выделенного класса систем с целью диагностики их состояний органично сочетает в себе и общность, и индивидуальность параметров.
Основная предпосылка выбора систем со случайно-подобным поведением, которое часто называют детерминированным хаосом, — это массовость распространения изучаемого явления в реальной действительности, а также научные и практические достижения в его изучении. Математический образ траекторий поведения выше рассматриваемых систем — это странные аттракторы (strange attraktor — СА), которые имеют следующие специфические особенности.
1. Для всякого странного аттрактора существует и определена область притяжения и область значений траектории в фазовом пространстве поведения системы. Это означает, что всякая точка траектории, попавшая в область притяжения, через конечное время приведет ее в область значений СА, из которой она без внешних возбуждений никогда не выйдет.
2. Геометрический образ СА в фазовом пространстве имеет слоистую структуру, сгустки и разрежения значений траектории.
3. СА очень чувствительны к исходным значениям траектории, то есть при малых вариациях начальных значений или возникшей помехе, принадлежащих области притяжения, наблюдаются экспоненциально нарастающие во времени различия траекторий и их свойств, указанных в пункте 2.
4. Феноменальным свойством СА является его восстанавливаемость, как многомерного геометрического объекта, всего по единственной проекции фазового пространства. Например, в трехмерном фазовом пространстве xyz, имея только значения координаты х, можно восстановить трехмерный геометрический образ СА. Таким образом, в каждой проекции СА содержится информация о целостном его геометрическом образе.
5. Траектории СА и все их проекции относятся к строго нестационарным процессам и имеют слабо выраженную вариацию спектра, что запрещает использовать аппарат теории вероятностей и аппарат спектрального анализа при исследовании систем со случайно-подобным поведением.
Здесь перечислены только такие свойства СА, которые необходимы для подтверждения сформулированной ниже гипотезы.
Диагноз заболевания семьи пчел ставится на основе эпизоотологических данных, признаков заболевания и лабораторного исследования. Диагностировать болезни пчел крайне трудно. Этот процесс осложняется сходством признаков поражения, смешанными патологиями и скрытым течением заболевания.
Контроль за изменением физиологического состояния семьи, характеризующийся множеством параметров, приводит к большим затратам времени и труда. Для получения конкретной информации необходимо разбирать гнездо, нарушать микроклимат семьи, что в зимнее время просто невозможно. Пчеловод, имеющий большую пасеку, не в состоянии выполнять это регулярно.
В последние десятилетия проведены многочисленные исследования у нас в стране (Е. Еськов, 1979; А. Рыбочкин, 1990; и др.) и за рубежом по использованию инструментальных методов диагностики и контроля за состоянием пчелиной семьи. Однако проблема диагностики состояния семьи пчел до сих пор остается открытой, что и обусловливает необходимость поиска нестандартных подходов к разработке новых методов.
Гипотеза, что акустический шум семьи не что иное, как случайно-подобная траектория, свойства которой могут эффективно применяться для решения задач диагностики и исследования динамики процессов ее жизнедеятельности — легла в основу нашей работы.
С целью ее подтверждения измеряли акустические шумограммы семьи (АШС) карпатской породы пчел в летне-осенний период в широком диапазоне частот (40 Гц — 44 кГц) при разных параметрах влажности, температуры и давления, но без учета медленно изменяющихся экологических условий. Снимали АШС здоровых семей в стандартных ульях с маткой и без нее, а также семей, больных аскосферозом и американским гнильцом.
Строго установлено, что АШС относится к нестационарным процессам, имеющим слабовыраженную вариацию спектра, и является проекцией многомерного геометрического образа потенциально существующего аттрактора. Использование известного алгоритма его восстановления приводит к истинности заключения о существовании аттрактора высокой размерности, который соответствует каждой АШС из названного многообразия. Определено, что геометрические образы СА локализуются в фазовом пространстве и не пересекаются, что дает возможность сделать обоснованное заключение о существовании четкой границы, разделяющей все пары геометрических образов. Следовательно, при естественной интерпретации каждого восстановленного СА как функционального состояния пчелиной семьи диагностика осуществляется со стопроцентным положительным исходом в фазовом 850-мерном пространстве при длине измеряемого оцифрованного сигнала АШС в 1000 байт. Столь высокая мерность фазового пространства обусловлена созданным нами методом отображения многомерного декартова пространства в двухмерное пространство дисплея.
Использование приведенного выше метода диагностики требует организации диалогового режима взаимодействия лица, принимающего решения, с компьютером, что, в свою очередь, предъявляет высокие требования к качеству аппаратных средств. Кроме того, указанный метод содержит объективную составляющую, возникающую при принятии окончательного решения для малых значений мерности фазового пространства.
Следует особо выделить следующее обстоятельство. Авторским коллективом разработан на основе хаотической динамики АШС еще один метод диагностики, который базируется на указанном выше втором фундаментальном свойстве СА (пункт 2). Установлено, что каждое состояние семьи пчел характеризуется строго различающимися специфическими кривыми плотности заполнения фазового пространства. Алгоритм и метод вычисления значений этих кривых носят характер ноу-хау. При этом мерность фазового пространства, относительно которого принимается диагностическое решение, снижается на порядок по сравнению с мерностью, необходимой при использовании первого метода. Процесс принятия диагностических решений реализуется автоматически, в результате чего устраняется субъективный фактор и снижаются требования к аппаратным средствам. Это обстоятельство открывает пути создания портативных специализированных устройств экспресс-диагностики состояния семей пчел в полевых условиях для массового применения.
Важный результат проведенных исследований заключается в том, что объективно восстановлена инвариантность области значений восстановленных СА от параметров внешней среды.
Разработанные методы алгоритмизированы, созданы программные средства, ориентированные на массовую вычислительную технику.
В заключение следует отметить, что второй, разработанный нами метод имеет высокую прогностическую значимость, поскольку диагностика состояний может быть реализована в скрытый период заболевания пчелиной семьи. Такого рода латентные состояния также имеют строго индивидуальную кривую плотности заполнения фазового пространства.
Используемый авторами подход универсален и может эффективно применяться для решения задач диагностики в медицине и ветеринарии.
Проведенные авторами статьи исследования дали принципиально новые результаты.
1. Открыто, что все процессы жизнедеятельности в пчелиной семье подчиняются законам детерминированного хаоса.
2. Характеристикой нестационарного процесса в пчелиной семье является область значений траектории странного аттрактора в 850-мерном фазовом пространстве.
3. Динамика траектории странного аттрактора имеет высокую прогностическую значимость, что также подтверждает новизну предлагаемого подхода.
4. Для диагностики всех состояний пчелиной семьи необходимо и достаточно измерить один и только один интегральный динамический параметр.
5. Созданы программные средства, позволяющие резко сократить арсенал дорогостоящих систем сбора информации.
6. Значительное снижение требований к аппаратным средствам открывает пути создания портативных устройств экспресс-диагностики состояния пчелиной семьи.
Е.Н.БОЛОТСКИЙ
ОПХ ВНИИИМТ МЗ РФ, Курская обл.
В.М.ДОВГАЛЬ, А.В.ХИЖИНКОВ
Гос. тех ун-т, г. Курск
Адрес редакции журнала "Пчеловодство":
