<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2518-1092</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Информационные технологии</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2518-1092</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.18413/2518-1092-2026-11-2-0-11</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">4261</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;КЛАССИФИКАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ И ИНТЕРАКТИВНАЯ ВИРТУАЛЬНАЯ СРЕДА ДЛЯ СЦЕНАРНОГО АНАЛИЗА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ЖИВОТНОВОДСТВА&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;CLASSIFICATION MODEL AND INTERACTIVE VIRTUAL ENVIRONMENT FOR SCENARIO ANALYSIS OF TECHNOLOGICAL PROCESS IN LIVESTOCK PRODUCTION&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Горелов</surname><given-names>Сергей Александрович</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Gorelov</surname><given-names>Sergey Alexandrovich</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Клёсов</surname><given-names>Дмитрий Николаевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Klyosov</surname><given-names>Dmitry Nikolaevich</given-names></name></name-alternatives><email>d.n.klesov@yandex.ru</email></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Белецкая</surname><given-names>Анастасия Анатольевна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Beletskaya</surname><given-names>Anastasia Anatolyevna</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Афонин</surname><given-names>Андрей Николаевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Afonin</surname><given-names>Andrew Nikolaevich</given-names></name></name-alternatives><email>afonin@bsu.edu.ru</email></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Ядута</surname><given-names>Анна Зауровна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Yaduta</surname><given-names>Anna Zaurovna</given-names></name></name-alternatives></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2026</year></pub-date><volume>11</volume><issue>2</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><abstract xml:lang="ru"><p>Цифровизация животноводства повышает требования к анализу регламентированных процедур, поскольку состояние процесса зависит не только от значений параметров, но и от стадии, последовательности действий и событийных нарушений. В статье предложен подход к оценке таких процессов на основе классификационной модели, связанной
с интерактивной виртуальной средой. Модель объединяет стадии процесса, параметры, события нарушения регламента, нормированные отклонения и правила отнесения процесса к одному из классов состояния. Проверка выполнена на примере машинного доения на десяти тестовых сценариях, отражающих нормативные, отклоняющиеся, критические
и пограничные режимы. В девяти случаях расчетный класс совпал с экспертной оценкой; расхождение возникло вблизи порога предкритического состояния, что показывает необходимость настройки весов и порогов. VR-среда рассматривается как визуально-аналитический интерфейс, отображающий стадию процесса, отклонения, события, интегральную оценку и итог сценария.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Digitalization of animal husbandry increases the requirements for the analysis of regulated procedures, since the state of the process depends not only on the values of the parameters, but also on the stage, sequence of actions and event violations. The article suggests an approach to evaluating such processes based on a classification model associated with an interactive virtual environment. The model combines the stages of the process, parameters, events of violation of regulations, normalized deviations, and rules for assigning a process to one of the status classes. The check was performed on an example of machine milking based on ten test scenarios reflecting regulatory, deviant, critical and borderline regimes. In nine cases, the calculated class coincided with the expert assessment; the discrepancy occurred near the threshold of the precritical state, which indicates the need to adjust the weights and thresholds. The VR environment is considered as a visual analytical interface that displays the stage of the process, deviations, events, an integrated assessment and the outcome of the scenario.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>классификационная модель</kwd><kwd>виртуальная среда</kwd><kwd>технологические процессы животноводства</kwd><kwd>машинное доение</kwd><kwd>сценарный анализ</kwd><kwd>дискретно-событийное моделирование</kwd><kwd>системный анализ</kwd><kwd>поддержка принятия решений</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>classification model</kwd><kwd>virtual environment</kwd><kwd>livestock technological processes</kwd><kwd>machine milking</kwd><kwd>scenario analysis</kwd><kwd>discrete-event modeling</kwd><kwd>systems analysis</kwd><kwd>decision support</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Айндинов Р.Р., Садыков М.Р., Зиннатуллина А.Н. Автоматизация управления технологическими процессами на базе цифровых двойников // Повышение эффективности эксплуатации мобильных машин: Научные труды Всероссийской научно-практической конференции преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 80-летию Победы в Великой отечественной войне. Казань: Казанский ГАУ, 2025. &amp;ndash; С. 369-378.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>Скворцова Е.Г., Скворцов Е.А. Доля работников животноводства, взаимодействующих с технологиями искусственного интеллекта и киберфизическими системами // Проблемы взаимодействия публичного и частного права при регулировании цифровизации экономических отношений: Материалы</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>V Международной научно-практической конференции. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2022. &amp;ndash; С. 123-126.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Цифровизация агропромышленного комплекса / П.П. Гамаюнов, Ю.А. Славина, С.А. Алексеев, Куверин И.Ю., Кобиашвили Е.И. // Научная жизнь. &amp;ndash; 2023. &amp;ndash; Т. 18, № 6(132). &amp;ndash; С. 878-887. &amp;ndash;</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>DOI 10.26088/1991-9476-2023-18-6-878-887.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Сапрыкин И.А., Гусева Ю.Д. Перспективные направления применения цифровых технологий в агропромышленном комплексе // Цифровизация агропромышленного комплекса: Сборник научных статей III Международной научно-практической конференции. Тамбов: Издательский центр ФГБОУ ВО Тамбовский государственный технический университет, 2022. &amp;ndash; С. 487-490.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Коробской Р.А., Савинская Д.Н. Система поддержки принятия решений для отрасли животноводства // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты: Сборник материалов II всероссийской научно-практической конференции. Краснодар: Кубанский ГАУ имени И.Т. Трубилина, 2020.&amp;nbsp;&amp;ndash; С. 391-393.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>Гринченков Д.В., Романенко И.В., Профатило В.К. Цифровые технологии в системах поддержки принятия решений для животноводства // Инженерный вестник Дона. &amp;ndash; 2025. &amp;ndash; № 6(126). &amp;ndash; С. 627-643.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Патент № 2800740 C1 Российская Федерация, МПК G06F 21/00. Система и способ выявления аномалий в киберфизической системе: № 2022123995: заявл. 09.09.2022: опубл. 27.07.2023 / А. Б. Лаврентьев, А.М. Воронцов, А.М. Нечипорук [и др.]; заявитель Акционерное общество &amp;quot;Лаборатория Касперского&amp;quot;.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>Горелова Г.В. Киберфизические системы и когнитивное моделирование сложных систем // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Материалы XXVII международной конференции. Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2019. &amp;ndash; С. 299-304. &amp;ndash; DOI: 10.25728/pubss.2019.299.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Вторый В.Ф., Вторый С.В. метод диагностики доильных установок с использованием цифровых технологий // Таврический вестник аграрной науки. &amp;ndash; 2020. &amp;ndash; № 4(24). &amp;ndash; С. 20-28. &amp;ndash; DOI 10.33952/2542-0720-2020-4-24-20-28.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Кудряшов К.С. Использование цифровых двойников для прогнозирования сбоев и повышения живучести автоматизированных систем // Цифровая экономика и безопасность: вызовы и перспективы: Сборник научных трудов по итогам II Всероссийской студенческой научно-практической конференции. Москва: МИРЭА - Российский технологический университет, 2025. &amp;ndash; С. 99-102.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>Кудрявцева А.С. Киберфизическая система как развитие автоматизации на всех этапах жизненного цикла деятельности предприятия на основе внедрения цифровых // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург: ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2019. &amp;ndash; С. 312-320.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Семантическая интерпретация эффекта погружения в виртуальную реальность / И.А. Розанов, К.А.&amp;nbsp;Грунчева, В.Ю. Ратникова, А.М. Житенѐва // Экспериментальная психология в социальных практиках: Материалы 4-ой международной научно-практической конференции. Москва: Универсум, 2024. &amp;ndash;</mixed-citation></ref><ref id="B15"><mixed-citation>С. 153-169.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><mixed-citation>Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021667437 Российская Федерация. Модуль анализа поведения человека в среде виртуальной и дополненной реальности:</mixed-citation></ref><ref id="B17"><mixed-citation>№ 2021665218: заявл. 29.09.2021: опубл. 29.10.2021 / С.С. Чаплыгин, С.В. Ровнов, Е.О. Монин [и др.]; заявитель ФГБОУ ВО Самарский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации.</mixed-citation></ref><ref id="B18"><mixed-citation>Decision support for choosing VR technologies / Klyosov D., Gorelov S., Voinash S., Zagidullin R., Litvina&amp;nbsp;P. // Conference: Proceedings of the IV International Conference on Advances in Science, Engineering and Digital Education: ASEDU-IV 2024. AIP Conference Proceedings, 3268 (1), art. no. 070014. &amp;ndash; DOI: 10.1063/5.0257303.</mixed-citation></ref><ref id="B19"><mixed-citation>Загороднев Ю.П. Основы технологии машинного доения коров: учебное пособие для вузов. Санкт-Петербург: Лань, 2024. &amp;ndash; 120 с.</mixed-citation></ref><ref id="B20"><mixed-citation>Андрианов Е.А., Бугаков Е.Е. Современные технологии машинного доения // Ветеринарно-санитарные аспекты качества и безопасности сельскохозяйственной продукции: Материалы IX международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию со дня рождения профессора, доктора ветеринарных наук Н.М. Алтухова. Воронеж: Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I, 2025. &amp;ndash; С. 291-294.</mixed-citation></ref><ref id="B21"><mixed-citation>Панин А.А. Обеспечение эффективного машинного доения коров // Совершенствование инженерно-технического обеспечения производственных процессов и технологических систем: Материалы национальной научно-практической конференции с международным участием, посвященной 75-летию основания инженерного факультета ФГБОУ ВО Оренбургский ГАУ. Оренбург: Оренбургский ГАУ, 2025. &amp;ndash; С. 385-387.</mixed-citation></ref><ref id="B22"><mixed-citation>Influence of dairy farms&amp;#39; characteristics and technological level on attitude towards augmented reality / Pinna D., Sara G., Cresci R., Petronella A., Todde G., Atzori A.S., Caria M. // Sci Rep. 2026. &amp;ndash; 16(1). &amp;ndash; 7437. &amp;ndash; DOI: 10.1038/s41598-026-38898-6.</mixed-citation></ref><ref id="B23"><mixed-citation>Patrick B., Kanjo E., Kaiwartya O. Review of movement sensor applications in livestock animal activity recognition: Communications, data collection practices, and edge-AI solutions // Smart Agricultural Technology, 2026. 14. &amp;ndash; Art. no. 101986. &amp;ndash; DOI: 10.1016/j.atech.2026.101986.</mixed-citation></ref><ref id="B24"><mixed-citation>IoT based tracking cattle healthmonitoring system using wireless sensors / Rajendran J.G., Alagarsamy M., Seva V., Dinesh P.M., Rajangam B., Suriyan K. // Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 12 (5), 2026.&amp;nbsp;&amp;ndash; pp. 3086-3094. &amp;ndash; DOI: 10.11591/eei.v12i5.4610.</mixed-citation></ref><ref id="B25"><mixed-citation>Smart Monitoring of Livestock Health and Behavior with Sensor-based Deep Learning Optimized System&amp;nbsp;/ Pokkuluri K.S., Bhardwaj R., Sunil M.P., Kadam K., Mishra A., Patel G.M. // Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications, 2026, 16(3). &amp;ndash; pp. 219-240. &amp;ndash; DOI: 10.58346/JOWUA.2025.I3.013.</mixed-citation></ref><ref id="B26"><mixed-citation>Precision Livestock Farming and Cattle Health Management / Singh D., Singh R., Gehlot A., Pandey P.S., Yamsani N. // Lecture Notes in Networks and Systems, 1506 LNNS, 2026. &amp;ndash; pp. 323-333. &amp;ndash; DOI: 10.1007/978-981-96-8694-0_24.</mixed-citation></ref><ref id="B27"><mixed-citation>Nassar N. Applications of Digital Twins in Agriculture. Digital Twin Technology for Sustainable // Agriculture: Applications, Implementation and Future Trends, 2026. &amp;ndash; pp. 135-154. &amp;ndash; DOI: 10.1007/978-981-95-5915-2_8.</mixed-citation></ref><ref id="B28"><mixed-citation>Pinto A., Donoso Y., Gutierrez J.A. Balancing the trilemma: a survey of federated anomaly detection for secure cyber-physical systems // Cybersecurity, 2026. &amp;ndash; 9 (1). &amp;ndash; art. no. 135. &amp;ndash; DOI: 10.1186/s42400-026-00567-6.</mixed-citation></ref><ref id="B29"><mixed-citation>Cyber-physical anomaly detection a deep adversarial fusion of sensor and network data / Pinto A., Herrera&amp;nbsp;L.-C., Donoso Y., Gutierrez J.A. // Discover Computing, 2026. &amp;ndash; 29(1). &amp;ndash; art. no. 183. DOI: 10.1007/s10791-026-10064-6.</mixed-citation></ref><ref id="B30"><mixed-citation>An Immersive AI-Driven Virtual Reality Training for Accessible Agricultural Education in a Unity-Based VR Environment / Pendem A., Jawahar B., Challa K., AlHmoud I.W., Gokaraju B., Liang C.L. // Lecture Notes in Computer Science, 16446 LNCS, 2026. &amp;ndash; pp. 77 - 91. &amp;ndash; DOI: 10.1007/978-3-032-18474-0_6.</mixed-citation></ref><ref id="B31"><mixed-citation>Digital Twins, Extended Reality, and Artificial Intelligence in Agriculture: Emerging Trends and Insights&amp;nbsp;/ Lokhande P., Mali S., Jadhav N., Khan M., Ayasrah F.T., Cengiz K. // The Convergence of Extended Reality and Metaverse in Agriculture, 2025. &amp;ndash; pp. 77-100. &amp;ndash; DOI: 10.4018/979-8-3373-2797-6.ch004.</mixed-citation></ref><ref id="B32"><mixed-citation>Data-Driven Decision Making and Virtual Farming in the Agricultural Metaverse / Palanivel N., Balaji&amp;nbsp;V.S., Priya V.R., Murugan M.S., Senthil K.M., Alagarsamy M. // The Convergence of Extended Reality and Metaverse in Agriculture, 2025. &amp;ndash; pp. 161-185. &amp;ndash; DOI: 10.4018/979-8-3373-2797-6.ch007.</mixed-citation></ref><ref id="B33"><mixed-citation>Niu Y., Chai S.S. Design and optimization of a test case generation algorithm for real-time embedded systems based on adaptive Q-Learning // Automated Software Engineering, 2026. &amp;ndash; 33(2). &amp;ndash; art. no. 50. &amp;ndash; DOI: 10.1007/s10515-026-00598-w.</mixed-citation></ref><ref id="B34"><mixed-citation>Yang T., Choi I., Luo H. Interacting and reflecting together in VR-mediated group learning: Immersive and observational experiences in shared mixed reality // Computers and Education, 2026. &amp;ndash; 251. &amp;ndash; art. no. 105644. &amp;ndash; DOI: 10.1016/j.compedu.2026.105644.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>