Method of neuronet evaluation of incidence rate for necrobacillosis in cattle | Способ нейросетевой оценки заболеваемости крупного рогатого скота некробактериозом

Inglés. Based on retrospective epizootological data were created as DBF4 databases (dBase IV) comprising data on comprehensive epizootological data, feeds, nutritional values of diets and biochemical blood serum examinations in cattle. The master database is of integrated type; it contains indicators on 158 animal buildings of farms having a necrobacillosis problem. This database uses the following input parameters: data on sanitary state, length of stall, presence or absence of grids, physical exercise, total nutritional value of diet, diet components. The database on feeds was created as well. A particular database on nutritive values of diets according to input parameters was prepared. A neural network was formed with the help of database on biochemical blood serum values of cattle from various farms. Based on epizootological databases across farms were developed artificial neural networks using NeuroPro 0.25 to forecast morbidity of cattle with necrobacillosis. The forecasting efficiency exemplified by 18 problem farms with known incidence and epizootological data was 79-100%. The use of neuronal networks may be useful in planning anti-necrobacillosis actions.

Ruso. На основании ретроспективных эпизоотологических данных составлены базы данных в формате DBF4 (dBase IV), включающие сведения по комплексным эпизоотологическим данным, кормам, питательной ценности кормового рациона и биохимическим исследованиям сыворотки крови крупного рогатого скота. Основная база данных комплексная, в нее вошли показатели по 158 животноводческим помещениям неблагополучных по некробактериозу хозяйств. В комплексной базе в качестве входных параметров использованы данные по санитарному состоянию, длине стойла, наличии или отсутствию решеток, моциону, общей питательности рациона, компонентам рациона. Составлена база данных кормов. Подготовлена отдельная база данных по питательной ценности рациона по входным параметрам. Сформирована нейронная сеть на основе базы данных биохимических показателей сыворотки крови КРС из разных хозяйств. На основании эпизоотологических баз данных о хозяйствах подготовлены искусственные нейронные сети с использованием программы NeuroPro, версия 0,25, для прогнозирования заболеваемости КРС некробактериозом. Эффективность прогнозирования на примере 18 неблагополучных фермах с известной заболеваемостью и эпизоотологическими данными составила 79-100%. Применение нейронных сетей может быть полезно при планировании противонекробактериозных мероприятий.