АГРОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ УДК 631.527:633.11 НЕЙРОННАЯ СЕТЬ КАК СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ ИСХОДНОГО МАТЕРИАЛА ОЗИМОЙ ПШЕНИЦЫ И.А. <...> Русанов, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры селекции и семеноводства Н.Т. Павлюк, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор кафедры селекции и семеноводства Т.Г. Ващенко, доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры селекции и семеноводства Г.Г. Голева, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры селекции и семеноводства Воронежский государственный аграрный университет им. <...> К.Д. Глинки Алгоритм нейронной сети Кохонена использован для многомерной классификации сортообразцов озимой пшеницы по 6 селекционным признакам. <...> Определена структура исходного материала, состоящая из однородных классов. <...> КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: селекция, озимая пшеница, исходный материал, многомерная классификация, генотип-средовая оценка, оценка изменчивости. <...> ВВЕДЕНИЕ Селекционер всегда имеет дело с определенными биологическими группами или классами. <...> Когда изучаются индивидуальные свойства отдельных форм или отбираются перспективные сортообразцы в селекционной программе, то критерии оценки связывают с изменчивостью изучаемой группы. <...> В селекции строится модель перспективного сорта с характеристиками, которые также основаны на изменчивости существующего исходного материала. <...> Таким образом, для проведения отбора перспективных форм необходимо знать и оценивать структуру исходного материала по комплексу признаков. <...> Такая структура может состоять из нескольких однородных классов с уникальными селекционными признаками. <...> Большой вклад в исследование проблемы классификации биологических объектов внесли отечественные ученые: Н.И. Вавилов – генетик, селекционер, агроном, географ, выдающийся организатор, создатель и руководитель крупнейших научных центров России; А.А. Любищев – систематик и энтомолог [1]. <...> Проводившиеся ранее <...>