Sinflar xatoli ajralganda timsollarni belgilangan xatolik va ishonchlilik bilan tanuvchi belgilarni tanlash: Selection of Recognizing Features with a Given Error and Reliability in the Erronous Separation of Classes

Simple item page
dc.creatorBekmuratov , Q.A.
dc.creatorBekmuratov, D. Q.
dc.date2023-06-27
dc.date.accessioned2023-08-20T07:10:00Z
dc.date.available2023-08-20T07:10:00Z
dc.descriptionMaqolada yuqori chekli oʻlchamli belgilar fazosida oʻquv tanlanma sinflari bir-biridan xatoli ajralganda timsollarni belgilangan xatolik va ishonchlilik bilan tanib olish masalasini yechish qaralgan. Oʻquv tanlanma har bir sinfini boshqa sinflardan xatoli ajratishda xatolik chastotasi, timsollarni tanib olishdagi xatolik ehtimoli va uning ishonchlilik qiymatlari hamda oʻquv tanlanmadagi timsollar, belgilar va sinflar soni kabi parametrlarni inobatga olib, sinfga xos belgilar fazosining yuqori chekli oʻlchamini topish uslubiyoti keltirilgan.  Yuqori chekli oʻlchamli belgilar fazosini sinfga xos alohida belgilardan shakllantirish uchun har bir tanlab olinadigan alohida belgilarning minimal va haqiqiy ajratish kuchlari aniqlangan. Minimal va haqiqiy ajratish kuchlarini hisobga olgan holda birinchi, ikkinchi va uchinchi tipli alohida belgilarning har bir tipidan ularning yuqori chekli oʻlchamli fazosini shakllantirish protseduralari taklif qilingan. Taklif qilingan uslubiyot asosida algoritm va dasturiy ta’minot ishlab chiqilgan. EHMda hisoblash tajribalari oʻtkazilgan hamda natijalar hal qiluvchi qoidalar koʻrinishida keltirilgan boʻlib, ulardan timsollarni tanishda foydalanilgan. Shuningdek, oʻtkazilgan izlanishlarning xulosalari keltirilgan.en-US
dc.descriptionВ статье рассматривается решение задачи распознавания образов с заданной ошибкой и надежностью, когда классы обучающей выборки отделены друг от друга с ошибкой в ​​пространстве признаков, размерность которого имеет верхнюю предельную значения. Представлен метод нахождения верхней границы размера признакового пространства с учетом таких параметров, как частота ошибок при ошибочном отделении каждого класса обучающей выборки от других классов, вероятность ошибки при распознавании и ее достоверности, а также количество образов, признаков и классов в обучающей выборке. Чтобы сформировать конечномерного пространство признаков из отдельных признаков, специфичных для класса, определяются минимальная и реальная разделяющая сила каждого выбранного отдельного признака. Предложены процедуры формирования конечномерного пространства из каждого типа отдельных признаков второго и третьего типов с учетом их минимальные и реальные разделяющие силы. На основе предложенной методологии были разработаны алгоритм и программное обеспечение. На ЭВМ проводились вычислительные эксперименты, а результаты представлялись в виде решающих правил, по которым распознавались новые образы. Также представлены выводы проведенного исследования.ru-RU
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://ijdt.uz/index.php/ijdt/article/view/81
dc.identifier.urihttp://dspace.umsida.ac.id/handle/123456789/6836
dc.languageeng
dc.publisherSamarkand branch of TUITen-US
dc.relationhttps://ijdt.uz/index.php/ijdt/article/view/81/57
dc.rightsCopyright (c) 2023 Bekmuratov Q.A.en-US
dc.sourceINTERNATIONAL JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED ISSUES OF DIGITAL TECHNOLOGIES; Vol. 4 No. 2 (2023): International Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Technologies; 43-61en-US
dc.sourceМеждународный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий; Том 4 № 2 (2023): Международный журнал теоретических и прикладных вопросов цифровых технологий; 43-61ru-RU
dc.source2181-3094
dc.source2181-3086
dc.subjectsun’iy intellekten-US
dc.subjecttimsollarni tanuvchi tizimen-US
dc.subjecttimsollarni tanib olishen-US
dc.subjectoʻquv tanlanmaen-US
dc.subjectnazorat tanlanmaen-US
dc.subjectsinfen-US
dc.subjecttimsolen-US
dc.subjectbelgien-US
dc.subjectsinfga xos alohida belgien-US
dc.subjectalohida belgilar fazosien-US
dc.subjectboʻsagaen-US
dc.subjecthal qiluvchi qoidaen-US
dc.subjectajtaish kuchien-US
dc.subjectminimal ajratish kuchien-US
dc.subjecthaqiqiy ajratish kuchien-US
dc.subjectxatolik ehtimolien-US
dc.subjectishonchliliken-US
dc.subjectxatolik chastotasien-US
dc.subjectискусственный интеллектru-RU
dc.subjectсистема распознавания образовru-RU
dc.subjectраспознавание образовru-RU
dc.subjectобучающая выборкаru-RU
dc.subjectконтрольная выборкаru-RU
dc.subjectклассru-RU
dc.subjectобразru-RU
dc.subjectпризнакru-RU
dc.subjectпризнак классаru-RU
dc.subjectпризнаковое пространствоru-RU
dc.subjectпорогru-RU
dc.subjectрешающее правилоru-RU
dc.subjectразделяющая силаru-RU
dc.subjectминимальная разделяющая силаru-RU
dc.subjectреальная разделяющая силаru-RU
dc.subjectчастота ошибокru-RU
dc.subjectвероятность ошибкиru-RU
dc.subjectнадежностьru-RU
dc.titleSinflar xatoli ajralganda timsollarni belgilangan xatolik va ishonchlilik bilan tanuvchi belgilarni tanlash: Selection of Recognizing Features with a Given Error and Reliability in the Erronous Separation of Classesen-US
dc.titleВыбор распознающих признаков с заданной ошибкой и достоверностью при ошибочном разделении классов: Selection of Recognizing Features with a Given Error and Reliability in the Erronous Separation of Classesru-RU
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer-reviewed Articleen-US
Files
Collections
International Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Technologies