Экология

Адаптивные экологические модели, экспертные системы.

Приводимые здесь исследования объединены использованием адаптивных алгоритмов для решения экологических задач. Использование сетевых и, в частности, нейросетевых алгоритмов позволяет оперативно строить и модифицировать экологические экспертные системы и модели. Особенно эффективными эти модели становятся при принятии тезиса о пластичности Природы.
Примером мышления в сходном направлении (Земля сама поддерживает постоянство условий) за рубежом является гипотеза Геи, выдвинутая Джеймсом Лауэ. В настоящее время по ее поводу за рубежом идут бурные дебаты. Концепция биотической регуляции поверхности нашей планеты ("русская Гея") выдвинута в России профессором Горшковым. Его идея заключается в том, что регуляция существует и сама жизнь руководит ею в масштабе планеты. Более умеренных взглядов придерживается профессор Н.С.Печуркин. Его интересует принятие прогнозируемых решений отдельной особью и всей системой от бактерий и выше. Однако носителем глобального разума является человеческое сообщество, хотя и у обезьян он уже активно работает. Объективности ради следует отметить, что представления о пластичности окружающего мира и неразрывной включенности в него человека разделяют сегодня не все ученые. Преобладающим остается пока мнение о Биосфере как о некой жестко организованной физической системе, поддерживаемой незыблемыми законами, которые человек может познать и использовать по своему усмотрению. Эти представления существуют и продолжают развиваться как в явной, так и в завуалированной форме, что не всегда осознается их сторонниками в силу переусложненности современной научной картины мира.
Использование адаптивных моделей дает возможность отслеживать экосистемные эволюционные процессы по реалистичным сценариям и с учетом их индивидуальных особенностей, что весьма проблематично при работе с традиционными методами моделирования. В своих работах мы планируем обосновать представления о пластичности Биосферы и всех ее подсистем и способствовать тем самым восстановлению гармонии Homo sapiens с окружающим миром, а также разрешению проблемы планетарного экологического кризиса, спровоцированного человеком и грозящего ему уничтожением в обозримом будущем.

1. Ланкин Ю.П., Лалетин А.П. Моделирование изменений экологических объектов с помощью нейронных сетей.// Сибирский экологический журнал.- Новосибирск: Издательство СО РАН, Т.6, № 4, 1999.- C.449-452.

Предложена модификация алгоритма двойственного функционирования, позволяющая строить динамические нейросети с неограниченным числом входов и выходов, работающие с непрерывными и дискретными сигналами. Описаны эксперименты по динамическому моделированию изменений экологических объектов с помощью нейронных сетей.
Скопировать статью - 31.7 Kb, архив (zip) файла 'Microsoft Word 97'
Скопировать демонстрационную программу - 276 Kb, архив (zip). Программа работает под Windows 95/NT, не требует инсталляции и проста в обращении.

2. Ланкин Ю.П., Хлебопрос Р.Г. Самоадаптирующиеся нейронные сети при решении экологических задач (возможности реализации поискового поведения).// Инженерная экология, №4.- М., 1998.- Стр.2-11.

Рассмотрены возможности построения адаптивных экологических моделей на основе комбинации современных нейросетевых алгоритмов 2-го поколения с механизмами организации поискового поведения.

3. Ланкин Ю.П., Хлебопрос Р.Г. Нейроинформатика: самоадаптирующиеся нейронные сети в экологии (возможности сетей с поисковым поведением).// Инженерная экология.- М.: Инженерная экология, №2.- 1999.- С.28-37.

Рассмотрены возможности использования искусственных нейронных сетей с самостоятельной адаптацией (сетей с поисковым поведением) для решения экологических задач. Нейронные сети являются удобным естественным объектом для отработки математических методов построения адаптивных экологических моделей.

4. Долгих П.М., Ланкин Ю.П. Исследование нейросетевой модели прогноза вылова рыб с использованием дендрохронологических данных.// Проблемы и перспективы рационального использования рыбных ресурсов Сибири. Материалы научно-практической конференции.- Красноярск: КГПУ, 1999.- С.302-305.

Описаны эксперименты по прогнозированию вылова рыб в северных районах России с использованием дендрохронологических данных.

5. Ланкин Ю.П., Кофман Г.Б. Моделирование формообразования древесных стволов с помощью нейронных сетей // VIII Всероссийская конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" с международным участием "НКП-2002".- М.: ИПУ РАН, 2002.- C. 155-159.

6. Medvedeva S.E., Boyandin A., Lankin Yu., Kotov D., Rodicheva E. and Popova L. BIOLUMBASE – the database of natural and transgenic bioluminescent organisms // Luminescence, 2005.- 20. – P.90-96.

7. Лобова Т.И., Ланкин Ю.П., Попова Л.Ю. Оценка степени антропогенного воздействия на озеро Шира с использованием нейронных сетей на основе анализа устойчивости гетеротрофных бактерий к антибиотикам // Микробиология, 2007, Т. 76, № 2, С.263–270.

8. Ланкин Ю.П. Моделирование экологической сложности на основе самоорганизующихся адаптивных сетей // Материалы Национальной конференции с международным участием "Математическое моделирование в экологии" ЭкоМатМод-2009.- Пущино: ИФХиБПП РАН, 2009.- С.153-154.
Скопировать статью (176 Kb):  LankinYP_Modelirovanie_slojnostti.pdf

9. Ланкин Ю.П., Печуркин Н.С. Адаптивная самоорганизация природных экосистем // Материалы второй Национальной конференции с международным участием "Математическое моделирование в экологии" ЭкоМатМод-2011.- Пущино: ИФХиБПП РАН, 2011.- С.149-151.
Скопировать статью (218 Kb):  LankinYP_PechurkinNS_Adaptiv_samoorg_ecosistem.pdf

10. Ланкин Ю.П., Иванова Н.С. Общий подход к моделированию разнообразия экосистем биосферы на основе фундаментальных свойств живых систем // Современные проблемы науки и образования. - 2011. - № 6; URL: http://www.science-education.ru/100-4883

11. Ланкин Ю.П., Иванова Н.С., Басканова Т.Ф. Основы теории моделирования разнообразия экосистем биосферы на основе фундаментальных свойств живых систем // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 1; URL: http://www.science-education.ru/101-5144