Cybernetics And Systems Analysis logo
Інформація редакції Аннотації статей Автори Архів
Кібернетика та Системний Аналіз
Міжнародний Науково-Теоретичний Журнал
-->

DOI 10.34229/KCA2522-9664.26.1.15
УДК 004.942, 004.67

Г.В. АНТОНОВА
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
antanna78@gmail.com

В.М. ГРУША
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
vhrusha@gmail.com

А.В. КЕДИЧ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
annet.kedich@ukr.net

О.В. КОВИРЬОВА
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
kovyrova.oleksandra@gmail.com


МЕТОДИ Й МОДЕЛІ ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ БЕЗДРОТОВОЇ
СЕНСОРНОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ РОСЛИН
ІНДУКЦІЄЮ ФЛУОРЕСЦЕНЦІЇ ХЛОРОФІЛУ

Анотація. Побудовано емпіричну модель ймовірності успішної передачі даних у розробленій бездротовій сенсорній мережі. Результати моделювання дають можливість прогнозувати передачу даних в мережі, оптимізувати топологію мережі на основі якості передачі даних, енергоефективності і площі покриття. Наведено приклад побудови поліноміальної моделі кривої індукції флуоресценції хлорофілу методом крокової регресії. Опробовано методи машинного навчання для аналізу вимірюваних кривих індукції флуоресценції хлорофілу на прикладі задачі визначення потреби в поливі рослин цинії.

Ключові слова: бездротова сенсорна мережа, емпірична модель передачі даних, логістична регресія, крокова регресія, аналіз даних, нейронні мережі, SVM, XGBoost, мікроконтролер, Інтелект на межі.


повний текст

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

    • 1. Kalaji H.M., Schansker G., Ladle R.J. et al. Frequently asked questions about in vivo chlorophyll fluorescence: Practical issues. Photosynth Res. 2014. Vol. 122. P. 121–158. https://doi.org/10.1007/s11120-014-0024-6.
    • 2. Kalaji H.M., Schansker G., Brestic M. et al. Frequently asked questions about chlorophyll fluorescence, the sequel. Photosynth Res. 2017. Vol. 132. P. 13–66. https://doi.org/10.1007/s11120-016-0318-y.
    • 3. Romanov V.O., Galelyuka I.B, Hrusha V.M., Voronenko O.V., Kovyrova O.V., Antonova H.V., Kedych A.V. Wireless sensor networks for digital agriculture, environmental protection, and healthcare. Cybernetics and Systems Analysis. 2023. Vol. 59, N 6. P. 1023–1030. https://doi.org/10.1007/s10559-023-00638-3.
    • 4. Silva J., Figueiredo A., Cunha J., Eiras-Dias J., Silva S., Vanneschi L., Mariano P. Using rapid chlorophyll fluorescence transients to classify vitis genotypes. Plants. 2020. Vol. 9, Iss. 2. P. 174. https://doi.org/10.3390/plants9020174.
    • 5. Rybka K., Janaszek-Mankowska M., Siedlarz P., Mankowski D. Machine learning in determination of water saturation deficit in wheat leaves on basis of Chl a fluorescence parameters. Photosynthetica. 2019. Vol. 57, N 1. P. 226–230. https://doi.org/10.32615/ps.2019.017.
    • 6. Kirova M., Ceppi G., Chernev P., Goltsev V., Strasser R. Using artificial neural networks for plant taxonomic determination based on chlorophyll fluorescence induction curves. Biotechnology and Biotechnological Equipment. XI Anniversary Scientific Conference 120 Years of Academic Education in Biology 45 Years Faculty of Biology. 2009. P. 941–946. https://doi.org/10.1080/13102818.2009.10818577.
    • 7. Goltsev V., Zaharieva I., Chernev P., Kouzmanova M., Kalaji H.M., Yordanov I., Krasteva V., Alexandrov V., Stefanov D., Allkhverdiev S.I., Strasser R.J. Drought-induced modification of photosynthetic electron transport in intact leaves: Analysis and use of neural network as a tool for a rapid non-invasive estimation. Biochimica et Biophysica Acta. 2012. Vol. 1817, Iss. 8. P. 1490–1498. https://doi.org/10.1016/j.bbabio.2012.04.018.
    • 8. Antonova H., Kedych A. Test data of the wireless sensor network for express diagnostics a state of plant based on the chlorophyll fluorescence induction effect [Data set]. 2025. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15591761.
    • 9. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied logistic regression. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons Inc., 2000. 375 p.
    • 10. Draper H.R. and Smith H. Applied regression analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons Inc., 1998. 713 p.
    • 11. Hrusha V., Antonova H., Kovyrova O. Data from a study of the dependence of chlorophyll fluorescence induction on soil moisture level [Data set]. 2025. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15584409.
    • 12. SVR URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html.
    • 13. XGBoost Python Package. URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/index.html.
    • 14. MAX78000 Artificial Intelligence Microcontroller with Ultra-Low-Power Convolutional Neural Network Accelerator. URL: https://www.analog.com/en/products/max78000.html.



© 2026 Kibernetika.org. All rights reserved.