The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются нейросетевые модели для прогнозирования динамики численности вредителей зерновых культур, в частности хлебной полосатой блошки (Phyllotreta vittula).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны – дәнді дақылдардың зиянкестерінің, атап айтқанда, жолақты нан бүргесінің (Phyllotreta vittula) динамикасын болжау үшін қолданылған нейрондық желілер.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является разработка нейросетевой модели для создания аналитической системы, которая включает в себя прогноз динамики численности вредителей зерновых культур в Казахстане от реагирующих к превентивным.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты Қазақстандағы дәнді дақылдар зиянкестері санының динамикасын болжау үшін талдамалық жүйені жасау үшін нейрожелілік модель әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования: сбор и анализ данных, исследование алгоритмов машинного обучения (регрессионные модели, деревья решений, случайный лес, кластеризация), разработка и обучение многослойной нейронной сети, создание концептуальной модели и прототипа аналитической системы.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістері: деректерді жинау және талдау, Машиналық оқыту алгоритмдерін зерттеу (регрессиялық модельдер, шешім ағаштары, кездейсоқ орман, кластерлеу), көп қабатты нейрондық желіні жобалау және оқыту, аналитикалық жүйенің тұжырымдамалық моделі мен прототипін құру.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе работы была создана многослойная нейросетевая модель с оптимальной архитектурой для прогнозирования. Проведены эксперименты по подбору гиперпараметров, в результате которых были выбраны оптимальные значения, позволившие достичь показателя MSE=239.1234.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жұмыс барысында болжау үшін оңтайлы архитектурасы бар көп қабатты нейрондық желі моделі жасалды. Гиперпараметрлерді таңдау бойынша эксперименттер жүргізілді, нәтижесінде MSE=239.1234 көрсеткішіне қол жеткізуге мүмкіндік беретін оңтайлы мәндер таңдалды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработана концептуальная модель и прототип аналитической системы с использованием Django и Python. Результаты исследования были опубликованы в рецензируемых научных изданиях, в том числе в журнале, индексируемом в базе Scopus (Q2, процентиль 83).

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Django және Python көмегімен аналитикалық жүйенің тұжырымдамалық моделі мен прототипі жасалды. Зерттеу нәтижелері рецензияланған ғылыми басылымдарда, соның ішінде Scopus базасында индекстелген журналда жарияланды (Q2, процентиль 83).

Level of implementation (in Russian) : Разработанная аналитическая система находится на стадии внедрения в учебный процесс на кафедре «Биология, защита и карантин растений» НАО «КАТИУ им. С.Сейфуллина».

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген аналитикалық жүйе "С. Сейфуллин атындағы ҚАТЗУ" КеАҚ "Биология, өсімдіктерді қорғау және карантин" кафедрасында оқу процесіне енгізу барысында.

Efficiency (in Russian) : В ходе выполнения проекта были непосредственно вовлечены 4 докторанта. Разработанная система и модель послужат практической и научной базой для обучения нового поколения специалистов в области сельского хозяйства, в частности, студентов кафедры «Биология, защита и карантин растений» в КАТИУ им. С. Сейфуллина.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаны орындау барысында 4 докторант тікелей тартылды. Әзірленген жүйе мен модель ауыл шаруашылығы саласындағы мамандардың жаңа буынын, атап айтқанда, С. Сейфуллин атындағы ҚАТЗУ-дағы "Биология, өсімдіктерді қорғау және карантин" кафедрасының студенттерін оқыту үшін практикалық және ғылыми база болады.

Field of application (in Russian) : Разработанную нейросетевую модель и архитектуру можно применять и к другим вредителям при разработке систем. Аналитическую систему можно применять ученым, исследователям и обучающимся в области сельского хозяйства. прогнозирования

Field of application (in Kazakh) : Жасалған нейрожелі моделін және қолданған архитектураны басқада зиянкестерге және болжау жүйелерін жасаған пайдалануға болады. Ал талдау жүйесін ауыл шаруашылығындағы ғалымдарға, зерттеушілерге, білім алушыларға пайдалануға болады.