"Фундаментальным понятием кибернетики является понятие различия,
то есть различимы два объекта по существу, либо один объект изменяется во времени".
У.Р.Эшби
Идентификация таксономической принадлежности растений со времён Linne проводится на основании таблиц, составленных по принципу противопоставления морфологических признаков [Linne, 1753]. Но в природе не существует резких границ [Eichler, 1875]. С точки зрения Sattler (1966), в природе постоянно происходят преобразования и взаимопереходы одной формы в другую. Поэтому, он считает, что использование теории нечёткой логики основной на взаимодополнениях в морфологии растений может быть более продуктивным, чем использование логики Аристотеля, основанной на противопоставлениях [Sattler, 1966]. Для анализа разрозненной информации, не имеющей чёткого ранжирования, требуется применение методов искусственного интеллекта. Теория нечёткой логики в морфологии растений согласуется с теорией нечётких множеств Zadeh [Zadeh, 1975]. Общая теоретическая основа морфологии растений и математики открывает новые перспективы по созданию определителей растений на основании методов искусственного интеллекта. Алгоритмическое принятие решений в условиях нечеткой классификации открывает широкие возможности для диагностики биологических объектов, в частности, определение систематической принадлежности растений, нюансы которой, иногда, находятся на уровне подсознания. Поэтому морфологическое описание таксонов зачастую проводится на основании разного комплекса признаков.
Метод диагностики многомерных разнотипных объектов по отношению к пересекающимся классам, на примере семейств класса Magnoliopsida, распространённых на территории Сибири был разработан В.И.Красинским в Центральном Сибирском ботаническом саду СО РАН[Красинский, 2006]. На его математической основе нами разработан электронный определитель по комплексу признаков семейств отдела Angiospermae, распространённых на территории юго-востока Украины.В данном определителе учтён ряд морфологических признаков, характеризующих представителей семейств из классов Magnoliopsida и Liliopsida, но при необходимости база данных может быть дополнена и изменена. При этом, изменение базы данных в определителе, созданном на основе теории нечётких множеств, не требует проведения её полной трансформации, как это предполагает дихотомический алгоритм идентификации таксонов, традиционно применяющийся при создании «Определителей» и «Флор». Кроме того, существующая система диагностики растений эффективна только в рамках типологической концепции вида, в то время, как использование для диагностики растений теории нечётких множеств, может быть одновременно эффективной и в рамках политипической концепции вида, которая сформировалась в рамках синтетической теории [Майр, 1970]. После того, как эволюционная теория приобрела генетическое обоснование благодаря работам по популяционной генетике Fisher, Haldane и Wright [Haldane, 1939, Fisher, 1932, Wright, 1931, Kutschera, Niklas, 2004]. В разных экологических условиях видовые признаки могут иметь разные пределы варьирования (норму реакции) [Иогансен, 1933]. Эволюционная иерархия (организм – популяция – вид – монофилетический таксон) и экологическая иерархия (организм – популяция – локальная экосистема – региональная экосистема) имеют одинаковую основу (организм – популяция) [Eldredge, 2008]. Поэтому морфологические признаки вида могут варьировать в пространстве и во времени. По мнению В. Л. Комарова: «вид − это морфологическая система, помноженная на географическую определенность» [Комаров, 1940]. С точки зрения Н.И. Вавилова вид – это обособленная сложная подвижная морфофизиологическая система, связанная в своём генезисе с определённой средой и ареалом, поэтому число морфологически изменённых форм одного вида может измеряться тысячами. В этой связи, по мнению Н.И. Вавилова: «особенно настоятельной является эколого-географическая классификация, которая позволяет выделить естественные категории биотопов свойственные определённой среде» [Вавилов, 1931, 1987].
Одни и те же таксоны на разных территориях могут иметь разные пределы варьирования, поэтому целесообразно проводить их описание по единому комплексу признаков. Например, сопоставим высоту растений и длину цветоножек у растений Arabidopsis thaliana в разных экологических условиях. На территории бывшего СССР высота растений A. thaliana варьирует от 4,5 до 70 см, длина цветоножек от 4 до 15 мм [Буш, 1939], на территории Украины - высота растений 8-35см, длина цветоножек 4-10 мм [Котов, 1939], в Китае - высота растений: (2-)5-30(-50) см, длина цветоножек: 3-10(-15) мм [Al-Shehbaz, 2001], в Пакистане - высота растений - 5-20 (-45) см, длина цветоножек - (5-) 8-15mm [Ali, 2001]. Таким образом, в экологических условиях Китая пределы варьирования высоты растений и длины цветоножек шире, чем в экологических условиях Пакистана и Украины.
Для обобщения разрозненной информации по варьированию признаков в различных эколого-географических условиях, требуется применение методов искусственного интеллекта. В данной работе предпринята попытка проведения анализа семейств покрытосеменных (Angiospermae) растений флоры юго-восток а Украины [Кондратюк и др., 1985] по общему комплексу признаков. В качестве основы была использована база данных созданная И.М. Красноборовым для определения двудольных растений Сибири. В числе признаков, использованных для диагностики семейств флоры юго-востока Украины использован модульный подход для морфологического анализа расположения цветков на растениях, разработанный на основе результатов собственных научных исследований. Данный определитель может использоваться для диагностики семейств растений и как учебное пособие для студентов, изучающих ботанику.
