vetpatolВетеринарная патологияRussian Journal of Veterinary Pathology2949-4826Don State Technical University10.23947/2949-4826-2026-25-1-26-33GHJLEAvetpatol-2128Research ArticleПАТОЛОГИЯ ЖИВОТНЫХ, МОРФОЛОГИЯ, ФИЗИОЛОГИЯ, ФАРМАКОЛОГИЯ И ТОКСИКОЛОГИЯANIMAL PATHOLOGY, MORPHOLOGY, PHYSIOLOGY, PHARMACOLOGY AND TOXICOLOGYСоздание интеллектуальной системы диагностирования ацидоза рубца у коров. Часть 2: Компьютерная реализацияDevelopment of an Intelligent System for Diagnosing Rumen Acidosis in Cows. Part 2: Computer Implementationhttps://orcid.org/0000-0001-6318-3447ПобединскийВ. В.PobedinskiyVladimir V.

Владимир Викторович Побединский, профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой управления в технических системах и инновационных технологий; профессор кафедры сервиса транспортных и технологических машин и оборудования АПК

620100, г. Екатеринбург, Сибирский тракт, 37;

620000, г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, стр. 42.

Web of Science ResearcherID: G-3245-2018.

Scopus ID: 57210947239.

Vladimir V. Pobedinskiy, Professor, Dr.Sci. (Engineering), Head of the Management in Technical Systems and Innovative Technologies Department; Professor of the Service of Transport and Technological Machines and Equipment for the Agro-Industrial Complex Department,

Ekaterinburg.

Web of Science ResearcherID: G-3245-2018.

Scopus ID: 57210947239.

pobedinskyvv@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7548-3076ПобединскийА. А.PobedinskiyAndrey A.

Андрей Анатольевич Побединский, доцент кафедры лесного хозяйства, деревообработки и прикладной механики Аграрного института,

625003, г. Тюмень, ул. Рощинское шоссе, 18.

Web of Science ResearcherID: G-3777-2018.

Andrey A. Pobedinskiy, Associate Professor of the Forestry, Woodworking and Applied Mechanics Department, Agrarian Institute,

18, Roshchinskoye Shosse, Tyumen, 625003.

Web of Science ResearcherID: G-3777-2018.

vm993711@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-6892-841XИовлевГ. А.IovlevGrigory A.

Григорий Александрович Иовлев, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой сервиса транспортных и технологических машин и оборудования АПК,

620000, г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, стр. 42.

Web of Science ResearcherID: MSW-7499-2025.   

Scopus ID: 57203821332.

Grigory A. Iovlev, Cand.Sci. (Economics), Head of the Service of Transport and Technological Machines and Equipment for Agro-Industrial Complex Department, 

Ekaterinburg.

Web of Science ResearcherID: MSW-7499-2025.

Scopus ID: 57203821332.

gri-iovlev@yandex.ruУральский государственный лесотехнический университет; Уральский государственный аграрный университетРоссияUral State Forest Engineering University; Ural State Agrarian UniversityRussian FederationТюменский государственный университетРоссияTyumen State UniversityRussian FederationУральский государственный аграрный университетРоссияUral State Agrarian UniversityRussian Federation2026080520262512633Copyright © Побединский В.В., Побединский А.А., Иовлев Г.А., 20262026Побединский В.В., Побединский А.А., Иовлев Г.А.Pobedinskiy V.V., Pobedinskiy A.A., Iovlev G.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpat.ru/jour/article/view/2128Введение

Введение. В первой части работы обоснована актуальность совершенствования методов диагностирования ацидоза рубца у коров на базе интеллектуальных систем и предложено использовать в качестве инструментария такой системы теорию нечетких множеств. Была разработана структура интеллектуальной системы иерархического типа и выполнена формализация задач. На втором этапе исследований выполнена компьютерная реализация интеллектуальной нечеткой системы на нечеткой логике диагностирования ацидоза в среде Xcos приложения Scilab, а для практического применения — разработана компьютерная программа в среде Scilab+Scinotes.

Материалы и методы

Материалы и методы. Исследование проведено в Уральском государственном аграрном университете и Государственном аграрном университете Северного Зауралья в период с 2022 по 2025 гг. Использованы методы интеллектуальных систем, теории нечетких множеств, нечеткой логики, нечеткий вывод выполнен методом Мамдани. Программная реализация модели оценки патологии рубца в обобщенной интеллектуальной системе выполнена средствами Xcos приложения Scilab. Компьютерная реализация интеллектуальной системы выполнена в среде Scilab+Scinotes.

Результаты исследования

Результаты исследования. Созданы базы продукционных правил для задачи интеллектуальной системы иерархического типа, включающие различные сочетания диагностических параметров и соответствующие им степени патологии ацидоза рубца. Проведен синтез нечетких систем в среде SciFLT приложения Scilab. Разработана обобщенная модель интеллектуальной системы диагностирования ацидоза рубца у коров в среде Xcos приложения Scilab. Выполнена компьютерная реализация интеллектуальной системы диагностирования в программах Scilab и Scinotes.

Обсуждение и заключение

Обсуждение и заключение. Предложенная авторами модель интеллектуальной системы обладает новизной и может быть рекомендована для практического использования в советующих экспертных системах, для автоматизации рабочего места врача-ветеринара, в современных технологиях ветеринарной телемедицины.

Introduction

Introduction. In the first part of the study, the relevance of improving the methods of rumen acidosis diagnostics in cows based on the intelligent systems was substantiated and the use of fuzzy set theory as a tool for such systems was proposed. The structure of the hierarchical-type intelligent system was developed, and formalization of the problem was completed. In the second part of the study, computer implementation of the fuzzy-logic-based intelligent system for diagnosing acidosis was completed using Xcos tool of Scilab software, and a computer application was developed in the Scilab+Scinotes environment as its practical implementation.

Materials and Methods

Materials and Methods. The study was conducted at Ural State Agrarian University and Northern Trans-Ural State Agricultural University from 2022 to 2025.  The intelligent system techniques, fuzzy set theory and fuzzy logic methods, and Mamdani fuzzy inference system were used to conduct the study. A computer model for rumen pathology assessment was created based on the generalized smart system by means of Xcos tool of Scilab software. Computer implementation of the intelligent system was completed in the Scilab+Scinotes environment.

Results

Results. For solving a problem of hierarchical-type intelligent system, the production rule bases, which included various combinations of diagnostic parameters and respective degrees of rumen acidosis pathology, were developed. Synthesis of fuzzy systems was performed using SciFLT tool of Scilab software. A generalized model of an intelligent system for diagnosing rumen acidosis in cows was developed using Xcos tool of Scilab software. Computer implementation of the intelligent diagnostic system was completed in Scilab software with embedded Scinotes text editor.

Discussion and Conclusion. The model of an intelligent system proposed by the authors is innovative and can be recommended for practical implementation into the expert advisory systems, for automation of veterinary workstations, and for using in modern veterinary telemedicine technologies.

ацидоз рубца у коровпатология ацидоза рубцадиагностированиеинтеллектуальная система диагностированиятеория нечетких множествкомпьютерная реализацияrumen acidosis in cowsrumen acidosis pathologydiagnosticsintelligent diagnostic systemfuzzy set theorycomputer implementationReferencesАмерханов Х.А. Роль и место отрасли животноводства в обеспечении продовольственной безопасности РФ. URL: https://ran-szv.ru/index.php/doklads/amerkhanov-150524 (дата обращения 29.01.2026)Amerkhanov HA. The Role and Place of the Livestock Industry in Ensuring Food Security in the Russian Federation. (In Russ.) URL: https://ran-szv.ru/index.php/doklads/amerkhanov-150524 (accessed: 29.01.2026).Самоловов А.А. Ацидоз рубца – причина всех проблем здоровья коров. Производственная болезнь. Новосибирск; 2016. 61 с.Samolovov AA. Rumen Acidosis – The Cause of All Cow Health Problems. Production Disease. Novosi-birsk; 2016. 61 p. (In Russ.)Трегубов В.И. Методы устранения и предупреждения ацидоза у коров. URL: https://agbz.ru/articles/metody-ustraneniya-i-preduprezhdeniya-atsidoza-u-korov/ (дата обращения 11.02.2026)Tregubov VI. Methods for the Elimination and Prevention of Acidosis in Cows. (In Russ.) URL: https://agbz.ru/articles/metody-ustraneniya-i-preduprezhdeniya-atsidoza-u-korov/ (accessed: 11.02.2026).Побединский В.В., Побединский А.А., Иовлев Г.А. Создание интеллектуальной системы диагностирования ацидоза рубца у коров. Часть 1: Формализация задач. Ветеринарная патология. 2025;24(4):17–26. https://doi.org/10.23947/2949-4826-2025-24-4-17-26Pobedinskiy VV, Pobedinskiy AA, Iovlev GA. Development of an Intelligent System for Diagnosing Ru-men Acidosis in Cows. Part 1: Formalization of Tasks. Russian Journal of Veterinary Pathology. 2025;24(4):17–26. (In Russ.) https://doi.org/10.23947/2949-4826-2025-24-4-17-26Бакиров Б., Разикулов Н.Б., Хайитов Б., Абдурасулов А.Х. Групповая профилактика ацидоза рубца у коров. Вестник ОШГУ. Сельское хозяйство: агрономия, ветеринария и зоотехния. 2023;4(5):50–56. https://doi.org/10.52754/16948696_2023_4_7Bakirov B, Ruzikulov NB, Khaitov B, Abdurasulov AKh. Group Prevention of Rumen Acidosis in Cows. Journal of Osh State University. Agriculture: Agronomy, Veterinary and Zootechnics. 2023;(4(5)):50–56. (In Russ.) https://doi.org/10.52754/16948696_2023_4_7Владимиров В.Е., Кирсанов В.В., Павкин В.Ю. Исследование pH и температуры рубца для диагностики ацидоза у дойных коров после отела. Вестник ВНИИМЖ. 2019;4(36):196–199.Vladimirov VE, Kirsanov VV, Pavkin DYu. Study of the Rumen's pH and Temperature for Milk Cows af-ter Calving Acidosis Diagnosis. Vestnik vserossiiskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta mekhani-zatsii zhivotnovodstva (Bulletin of the All-Russian Research Institute of Animal Husbandry Mechaniza-tion). 2019;(4(36)):196–199. (In Russ.)Воронов Д.В., Бобер Ю. Н. Показатели pH содержимого рубца у коров, больных ацидозом, при различных способах получения пробы. Ученые записки учреждения образования «Витебская ордена "Знак Почета" государственная академия ветеринарной медицины». 2017;53(3):18–21.Voronov DV, Bober YuN. Indicators pH of the Content of Rumen in the Cows, Patients with Acidosis, with Different Methods of Obtaining the Sample. Scientific Notes of the Vitebsk State Awarded with the Badge of Honor Academy of Veterinary Medicine. 2017; 53(3):18–21. (In Russ.)Луговой М.М., Азарнова Т.О., Подольников В.Е., Луговая И.С. Значимость поддержания водородного показателя в организме коров для профилактики метаболических нарушений и повышения молочной продуктивности. Аграрная Россия. 2019;12:3–7. https://doi.org/10.30906/1999-5636-2019-12-3-7Lugovoi MM, Azarnova TO, Podolnikov VE, Lugovaya IS. Importance of Maintaining a Hydrogen Index in the Cows for Prevention of Metabolic Disorders and for an Increase in Milk Productivity. Agrarnaya Rossiya (Agrarian Russia). 2019;(12):3–7. (In Russ.) https://doi.org/10.30906/1999-5636-2019-12-3-7Павкин Д.Ю., Владимиров Ф.Е. Диагностика подострого ацидоза рубца у коров в послеотельный период с помощью цифровых технологий. Главный зоотехник. 2020;(12(209)):47–52.Pavkin DYu, Vladimirov FE. Diagnosis of Subacute Rumen Acidosis in Cows in the Postpartum Period when Using Digital Technologies. Head of Animal Breeding. 2020;(12(209)):47–52. (In Russ.)Побединский А.А., Побединский В.В. Способ мониторинга пчелиных ульев и популяций пчёл. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2023;(6(104)):198–204.Pobedinsky AA. Pobedinsky VV. A Method for Monitoring Bee Hives and Bee Populations. Izvestia Orenburg State Agrarian University (Bulletin of the Orenburg State Agrarian University). 2023;(6(104)):198–204. (In Russ.)Побединский А.А. Дистанционный мониторинг определения продуктивности курнесушек в частном хозяйстве. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022;(1(93)):127–130. https://doi.org/10.37670/2073-0853-2022-93-1-127-130Pobedinsky AA. Remote Monitoring Determining Productivity Laying Hens in a Private Household. Izvestia Orenburg State Agrarian University (Bulletin of the Orenburg State Agrarian University). 2022;(1(93)):127–130. (In Russ.) https://doi.org/10.37670/2073-0853-2022-93-1-127-130Рыжкова Г.Ф., Евглевский А.А., Евглевская Е.П., Миненков Н.А. Перераспределение электролитов между эритроцитами и плазмой крови коров при нарушении кислотно-щелочного равновесия (ацидоз рубца). Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2018;(4):136–139.Ryzhkova GF, Evglevsky AA, Evglevskaya EP, Minenkov NA. The Redistribution of Electrolytes be-tween the Erythrocytes and Plasma of Cows Blood at the Violation of Acid-Base Balance (Acidosis of the Rumen). Vestnik Kurskoi gosudarstvennoi sel'skokhozyaistvennoi akademii (Bulletin of Kursk State Agri-cultural Academy). 2018;(4):136–139. (In Russ.)Эленшлегер А.А., Соловьева В.В. Клинико-морфологические показатели крови при ацидозе рубца у молочных коров. Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2016;(6(140)):112–115.Elenshleger AA, Solovyeva VV. Clinical and Morphological Blood Parameters in Rumen Acidosis in Dairy Cows. Bulletin of Altai State Agricultural University. 2016;(6(140)):112–115. (In Russ.)Abarghuei MJ, Rouzbehan Y, Salem AZМ, Zamiri МJ. Nutrient Digestion, Ruminal Fermentation and Performance of Dairy Cows Fed Pomegranate Peel Extract. Livestock Science. 2013;157(2–3):452–461.Abarghuei MJ, Rouzbehan Y, Salem AZМ, Zamiri МJ. Nutrient Digestion, Ruminal Fermentation and Performance of Dairy Cows Fed Pomegranate Peel Extract. Livestock Science. 2013;157(2–3):452–461.AlZahal O, Kebreab E, France J, Froetschel M, McBrideet BW. Ruminal Temperature May Aid in the Detection of Subacute Ruminal Acidosis. Journal of Dairy Science. 2008;91(1):202–207. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0535AlZahal O, Kebreab E, France J, Froetschel M, McBrideet BW. Ruminal Temperature May Aid in the De-tection of Subacute Ruminal Acidosis. Journal of Dairy Science. 2008;91(1):202–207. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0535Antanaitis R, Juozaitiene V, Malasauskiene D, Televicius M., Urbutis M. Biomarkers from Automatic Milking System as an Indicator of Subclinical Acidosis and Subclinical Ketosis in Fresh Dairy Cows. Polish Journal of Veterinary Science. 2019;22(4):685–693. https://doi.org/10.24425/pjvs.2019.129981Antanaitis R, Juozaitiene V, Malasauskiene D, Televicius M., Urbutis M. Biomarkers from Automatic Milking System as an Indicator of Subclinical Acidosis and Subclinical Ketosis in Fresh Dairy Cows. Polish Journal of Veterinary Science. 2019;22(4):685–693. https://doi.org/10.24425/pjvs.2019.129981Asqarov SS, Yunusov XB, Roziqulov NB. Qo‘zilar Dispepsiyasining Klinik Belgilari va Ularning Etiopa-togenetik Asoslari. Veterinariya meditsinasi. 2023;8:18-19.Asqarov SS, Yunusov XB, Roziqulov NB. Qo‘zilar Dispepsiyasining Klinik Belgilari va Ularning Etiopa-togenetik Asoslari. Veterinariya meditsinasi. 2023;8:18-19.Smith BP, Van Metre DC, Pusterla N (Eds). Large Animal Internal Medicine. 6th Edition. USA: Elsevier; 2020. 1874. https://doi.org/10.1016/C2016-0-01788-6Smith BP, Van Metre DC, Pusterla N (Eds). Large Animal Internal Medicine. 6th Edition. USA: Elsevier; 2020. 1874. https://doi.org/10.1016/C2016-0-01788-6Chen L, Liu Sh, Wang H, Wang М, Lihuai Yu. Relative Significances of pH and Substrate Starch Level to Roles of Streptococcus Bovis S1 in Rumen Acidosis. AMB Express. 2016;6(1):80. https://doi.org/10.1186/s13568-016-0248-2Chen L, Liu Sh, Wang H, Wang М, Lihuai Yu. Relative Significances of pH and Substrate Starch Level to Roles of Streptococcus Bovis S1 in Rumen Acidosis. AMB Express. 2016;6(1):80. https://doi.org/10.1186/s13568-016-0248-2Chen L, Luo Y, Wang Н, Liu Sh, Shen Y, Wang M. Effects of Glucose and Starch on Lactate Production by Newly Isolated Streptococcus Bovis S1 from Saanen Goats. Applied and Environmental Microbiology. 2016;82(19):5982–5989. https://doi.org/10.1128/AEM.01994-16Chen L, Luo Y, Wang Н, Liu Sh, Shen Y, Wang M. Effects of Glucose and Starch on Lactate Production by Newly Isolated Streptococcus Bovis S1 from Saanen Goats. Applied and Environmental Microbiology. 2016;82(19):5982–5989. https://doi.org/10.1128/AEM.01994-16Millen DD, De Arrigoni MB, Pacheco RDL (Eds). Rumenology. Cham: Springer; 2016. 314 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-30533-2Millen DD, De Arrigoni MB, Pacheco RDL (Eds). Rumenology. Cham: Springer; 2016. 314 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-30533-2McSweeney CS, Mackie RI (Eds). Improving Rumen Function: Burleigh Dodds Series in Agricultural Science. Cambridge: Burleigh Dodds Science Publishing; 2020. 862 p.McSweeney CS, Mackie RI (Eds). Improving Rumen Function: Burleigh Dodds Series in Agricultural Science. Cambridge: Burleigh Dodds Science Publishing; 2020. 862 p.Эпоха самообучения: как самообучающийся ИИ меняет отрасли. URL: https://rfidunion.com/ru/information/self-learning-ai-will-create-a-new-self-era.html (дата обращения 11.02.2026)The Era of Self-Learning: How Self-Learning AI is Transforming Industries. URL: https://rfidunion.com/ru/information/self-learning-ai-will-create-a-new-self-era.html (accessed: 11.02.2026)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.