На основі високоефективних, конкурентоздатних та технологічних штамів азотфіксуючих, фосфатмобілізуючих, рістстимулюючих мікроорганізмів і бактерій-антагоністів фітопатогенів створено біопрепарати для зернових, бобових, технічних і овочевих культур. Розроблено й оптимізовано технології їх застосування, які забезпечують підвищення урожаю та якості сільськогосподарської продукції при екологічній безпеці для агроекосистем.

Індекс рубрикатора НБУВ: П485 + П478.1 + П491.12

Рубрики:

Методи та техніка захисту рослин від шкідливих метеорологічних чинників

Грибкові та бактеріальні хвороби рослин

Захист зернових культур

Шифр НБУВ: Ж71365 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Досліджено підвищення ефективності обробки інформації у системах штучного інтелекту за рахунок розробки моделі словозміни коротких форм прикметників, узагальненої моделі словозміни прикметників російської мови та подальшого розвитку методу розшарування скінченого предиката мозкоподібних структур. Вперше побудовано формальну модель словозміни коротких форм прикметників, яка характеризується введенням нових предметних змінних, пов'язаних системою бінарних відношень та заданих формулами відповідних предикатів. Досліджено узагальнену модель словозміни прикметників російської мови, яка здійснює відмінювання повних неприсвійних прикметників, потенційних словоформ повних неприсвійних прикметників, представлених звуковою формою, та виконує словозміну коротких форм прикметників російської мови. Розвинено метод розшарування скінченного предиката для автоматизованої побудови звукової моделі відмінювання потенційних форм повних неприсвійних прикметників російської мови у вигляді реляційної логічної мережі.

Запропоновано інтегрований ієрархічний підхід до класифікації тексту, заснований на дендрограмі та k-середніх кластеризаціях. Надано інтегрований новий метод ієрархічної кластеризації, який може класифікувати дані без попереднього задавання кількості класів, що дозволяє структуровано зберігати документи на комп'ютері. Підхід засновано на двох методах, які відносяться до області text і data mining. Першим етапом є попереднє оброблення документів, внаслідок чого скорочується час та якісно обчислюється результат. Другим етапом є використання векторної моделі, яка дозволяє чітко визначити значущість слів у документі. Використано ієрархічну кластеризацію, в яку входять два методи - дендрограма і k-середніх. Метод дендрограми дозволяє заздалегідь визначити кількість кластерів (тек), метод k-середніх відносить документи до певних кластерів. Завершальним етапом є використання методу дендрограми для створення ієрархічної послідовності документів усередині кожного кластера (теки).