ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ХОПФІЛДА ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ СТАНУ РОЗВИТКУ ЕМБРІОНІВ ПТАШЕНЯТ КУРЕЙ - Уткіна, Т. Ю.; Рябцев, В. Г. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2022)
Моніторинг розвитку курячих ембріонів є важливою частиною процесу вилуплення, який дозволяє визначити, коли яйце не розвивається, а також коли яйце близьке до вилуплення. Можливість уважніше стежити за розвитком ембріона дозволяє визначати оптимальні моменти часу для зміни параметрів інкубації, таких як вологість, для створення найкращих умов для вилуплення пташенят. Для моніторингу розвитку курячих яєць під час інкубації запропоновано автоматизувати процес овоскопування завдяки визначенню стану ембріонів пташенят завдяки застосуванню системи технічного зору NI EVS-1464R компанії National Instruments, де для отримання зображень доступна низка апаратних засобів (плати відеозахоплення для цифрових камер з різним інтерфейсом, системи реального часу і смарт-камери), та штучної нейронної мережі Хопфілда. Це дозволяє реалізувати асоціативну пам’ять. Головне завдання асоціативної пам’яті зводиться до запам’ятовування вхідних (навчальних) вибірок таким чином, щоби при представленні нової вибірки система змогла згенерувати відповідь ― яка із запам’ятованих раніше вибірок найближча до образу, що надійшов. Така нейронна мережа змінює свій внутрішній стан за кожну ітерацію і зупиняється, коли поточний стан збігається з попереднім. У такому разі стверджують, що нейронна мережа зійшлася до одного зі станів, збережених у її пам’яті. Якщо ж у пам’яті не виявлено схожий образ, мережа може видати неіснуючий атрактор. Виконано моделювання розпізнавання різних станів ембріонів пташенят курей. У разі виконання овоскопування світлий сектор площі яйця відповідає сигналу, що дорівнює 0, а темний сектор ― сигналу 1. Всього в моделюванні аналізувалися стани двадцяти трьох секторів площі яйця птиці. На мові С++ розроблено програмний засіб на базі нейронної мережі Хопфілда й виконано перевірку його здатності ідентифікувати живі та неживі ембріони пташенят курей. Правильна ідентифікація спотворених векторів дозволяє застосовувати мережу Хопфілда у птахівництві, що зменшить надмірну стомлюваність операторів й унеможливить помилкове вибраковування нормальних яєць.