INTELLEKTUAL TAHLIL MUHITIDA MA'LUMOTLARGA DASTLABKI ISHLOV BERISHNING AYRIM USULLARI

123 INTELLEKTUAL TAHLIL MUHITIDA MA’LUMOTLARGA DASTLABKI ISHLOV BERISHNING AYRIM USULLARI Jo‘rayev G‘ulomjon Primovich Xalqaro innovatsion universiteti, “Aniq fanlar, yer kadastri va kommunal xo‘jaligi” kafedrasi v/b dotsenti, t.f.f.d.(PhD), E-mail: [email protected] DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17665224 Annotatsiya. Mazkur maqola ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish jarayonida uchraydigan muammolarni bartaraf etishga bag‘ishlangan. Tadqiqotda boshlang‘ich ma’lumotlar sifatini yaxshilash, shuningdek, o‘zgaruvchilarni yagona tipga keltirish masalasi ko‘rib chiqilgan. Jumladan, o‘quv tanlama sinflari obyektlarini xarakterlovchi belgilar majmuasi turli tipda - mantiqiy va uzluksiz miqdoriy shakllarda berilganda, ularni yagona formaga keltirishning ikki xil samarali usuli taklif etilgan. Taklif etilgan yondashuvlar ma’lumotlar sifat ko‘rsatkichlarini yaxshilash orqali intellektual tahlil, sinflashtirish va timsollarni aniqlash algoritmlarining aniqligi, barqarorligi va umumlashtirish qobiliyatini sezilarli darajada oshiradi. Kalit so‘zlar. intellektual tizimlar, timsollarni aniqlash, ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish, o‘quv tanlama, belgilar majmuasi, bo‘sag‘aviy qiymat, sinfning o‘rtacha vakil obyekti. I. Kirish. XX asrning o‘rtalarida insonning ko‘rish, eshitish, his qilish, hid sezish, nutqni idrok etish kabi tabiiy intellektual imkoniyatlarini elektron hisoblash mashinalariga tatbiq qilish g‘oyalarining ilmiy asoslanishi kibernetikaning shakllanishiga zamin yaratdi. Kibernetikaning vujudga kelishi esa o‘z navbatida real dunyodagi obyekt, predmet, hodisa, holat va jarayonlar xususidagi axborotlarni to‘laqonli tavsiflay oladigan intellektual tizimlarning paydo bo‘lishiga olib keldi. Insonning idrok qobiliyati va aqliy faoliyatini texnik vositalarda namoyon etishga intilish o‘sha davrdan boshlab zamonaviy informatika va sun’iy intellekt sohalaridagi eng dolzarb yo‘nalishlaridan biriga aylandi [1-2]. Inson xatti-harakati, idroki va intellektual faoliyatini modellashtirish hamon ilm-fan oldida turgan chuqur va nihoyatsiz murakkab masalalardan biri hisoblanadi. Zamonaviy kompyuter texnologiyalari, ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish, timsollarni aniqlash, mashinali o‘qitish, matematik modellashtirish kabi yo‘nalishlarning rivojlanishi mazkur vazifalarni hal etish imkoniyatlarini kengaytirib bormoqda. Intellektual tizimlarning muvaffaqiyatli ishlashi ko‘p jihatdan predmet sohasi obyektlari haqida yig‘ilgan ma’lumotlarning aniqligi, to‘lig‘i va to‘g‘ri shakllantirilgan belgilar fazosiga bog‘liq. Shu bois, belgilarni to‘g‘ri aniqlash, o‘lchash, shkalalash va ularga dastlabki ishlov berish yuqori aniqlikda bajarilishi 124 zarur. Bu jarayon har bir obyektning real holatini to‘g‘ri yoritish, uning idrok etilishi va keyingi intellektual tahlil bosqichlarida samarali foydalanish imkonini beradi [3]. Ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish bugungi kunda intellektual tahlilning eng muhim bosqichlaridan biri sifatida e’tirof etiladi. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, keyingi bosqichlarida olinadigan natijaning aniqligi va barqarorligi aynan ushbu bosqichning qanchalik sifatli bajarilishiga bevosita bog‘liq. Dastlabki ishlov davomida ma’lumotlardagi bo‘sh qiymatlar, xalaqitlar, shovqinlar, sakrashlar, nomuvofiq tiplar va turli shkalalarga ega belgilar bilan bog‘liq muammolar bartaraf etiladi. Turli tipli belgilarni yagona shkalaga olib kelish (ya’ni belgilar tiplarini unifikatsiyalash) esa - zaif shkalalarni kuchaytirish yoki - kuchli shkalalarni zaiflashtirish‖ orqali amalga oshiriladi. Bu jarayon intellektual tizimlar uchun yagona, muvofiq va tahlilga tayyor belgilar fazosini shakllantiradi [4]. II. Asosiy qism. Mazkur bo‘limda qaralayotgan boshlang‘ich ma’lumotlar sifatini yaxshilash va o‘zgaruvchilarni bir xil tipga keltirish masalasi, ya’ni o‘quv tanlama sinflari obyektlarini xarakterlovchi belgilar ikki tipda, ya’ni mantiqiy va uzluksiz miqdoriy ko‘rinishda berilgan bo‘lsa, ularni bir tipga keltirishning ikki usuli bayon etilgan [56]. Faraz qilaylik, boshlang‘ich ma’lumotlar asosida shakllantirilgan o‘quv tanlanma sinflarga ajratilgan va ular quyidagicha berilgan bo‘lsin: ... . Buni umumiy ko‘rinishda quyidagicha ifodalash mumkin: Bu yerda hamda o‘quv tanlanma ko‘rinishda ifodalanib, ular o‘zaro kesishmaydigan sinflardan iborat bo‘lsin. Bunda ya’ni shartlar berilgan. Obyekt ning komponentalari haqiqiy sonlardan iborat bo‘lib, u quyidagicha o‘qiladi: sinfga tegishli obyektning, белгиси. 125 Bu yerda ; hamda berilgan sinflarning umumiy soni, – sinfdagi obyektlarning umumiy soni va – belgilarning umumiy sonini bildiradi. Masala. O‘quv tanlama sinflaridagi obyektlarni xarakterlovchi belgilar mantiqiy va uzluksiz miqdoriy qiymatlarda berilgan bo‘lsa, ushbu belgilarni 0 yoki 1 ko‘rinishiga o‘tkazish talab etiladi. Yuqorida keltirilgan masalani yechishning quyida ikki usuli haqida batafsil to‘xtalib o‘tamiz: 1-usul. Bu usulda qo‘yilgan masalani yechish quyidagicha amalga oshiriladi: a). sinf obyektlarini xarakterlovchi belgilar uchun -bo‘sag‘aviy qiymatlar sinf obyektlarining har bir belgisi uchun aniqlanadi va hisoblash jarayoni quyidagi formula orqali amalga oshiriladi: bu yerda ; ga teng. b). sinf obyektlarining har bir belgisiga nisbatan aniqlangan -bo‘sag‘aviy qiymatlardan foydalanilgan holda sinf obyektlarining miqdoriy belgilari orasidagi yaqinlikni aniqlashda qiyoslash funksiyasi quyidagi formula orqali hisoblanadi: bu yerda . Bunda , miqdoriy belgisi uchun o‘rnatilgan bo‘sag‘aviy qiymat. Yuqoridagi ifoda , chi obyektning chi belgi kesimida obyektlari tomonidan berilgan ovozlar deb tushuniladi. Agar ovoz berilgan bo‘lsa =1 bo‘ladi, aks holda =0 qiymat qabul qiladi. Qiyoslash jarayoni yakunida sinflarning har bir obyektlari , belgilar , ;; qiymati uzluksiz miqdoriy ko‘rinishdan elementlari 0 yoki 1 ko‘rinishdan iborat bo‘lgan o‘lchamli matritsaga o‘tkaziladi. Bu yerda matritsalar soni ham ta bo‘ladi, chunki umumiy o‘quv tanlanmadagi har bir obyekt uchun alohida o‘lchamli matritsa paydo bo‘ladi. Bunda faqatgina qaralayotgan, ya’ni ovoz berilayotgan obyektning o‘zi ishtirok etmaydi. 126 2-usul. Mazkur usulda esa qo‘yilgan masalani yechish quyidagicha amalga oshiriladi: а). vektor, sinflarning o‘rtacha vakil obyektlari, . Uning komponentalari quyidagi formula orqali hisoblansin: , b). Vektorlar , quyidagi ko‘rinishda belgilaylik va uning komponentalari ushbu formula orqali hisoblansin: , . d). O‘quv tanlanmadagi sinflardagi obyektlarning belgi qiymatlari uzluksiz miqdordan 0 yoki 1 qiymatga o‘tkaziladi. bu yerda ga teng. III.Xulosa. Tadqiqot ishida ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish jarayonining eng muhim bosqichlaridan biri - belgilar majmuasini yagona tipga keltirishning nazariy va amaliy aspektlarini yoritilgan. Taklif etilgan ikki xil transformatsiya yondashuvi turli tipdagi belgilarni bir xil formatda ifodalash imkonini beradi va bu o‘z navbatida o‘quv tanlamaning strukturaviy yaxlitligini ta’minlaydi. Ushbu yondashuvlardan foydalanish intellektual tahlil tizimlarida sinflashtirish va timsollarni aniqlash modellarining aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Shuningdek, ma’lumotlarning barqarorligi, shovqinga chidamliligi va natijaviy modellar sifatining ortishiga olib keladi. Maqolada bayon etilgan usullar amaliy tizimlarda, jumladan, sanoat, biotibbiyot, iqtisodiyot, monitoring va texnik diagnostika sohalarida samarali qo‘llanishi mumkin. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Алиев Р.А., Алиев Р.Р. Теория интеллектуальных систем. Учебное пособие. - Баку:Чашиоглы, 2001. – 720 с. 2. Верлань А.Ф., Чмырь И.А., Ахатов А.Р., Бобомуродов О.Ж. Системы искусственного интеллекта. Издательство «СамГУ», 2009 г. –122 с. 127 3. Лбов Г.С., Бериков В.Б. Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации. – Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 2005. – 220 с. 4. Ш.Х.Фозилов, Н.С.Маматов, М.Х.Дадахонов, З.Б.Юлдашев. Маълумотларга дастлабки ишлов бериш муаммолари. Муҳаммад Ал-Хоразмий Авлодлари илмийамалий ва ахборот-таҳлилий журнали, № 3 (5), 2018, 40-44 b. 5. Нишанов А.Х., Жўраев Ғ.П., Азатов Б.А. Маълумотларга дастлабки ишлов беришнинг айрим масалаларини ечиш босқичлари // Материалы V Международной научнопрактической конференции “Наука и образование в современном мире: ВЫЗОВЫ ХХI века”. I-том. Казахстан, Нур-Султан-2019. -С.23-27. 6. Нишанов А.Х., Жўраев Ғ.П., Нарзиев Н.Б., Хушвақтов Ж. Тимсолларни таниб олишда -бўсақавий қийматни танлаш алгоритми // Материалы IРеспубликанской научнотехнической конференции “Aктуальные вопросы развития инновационноинформационных технологий на транспорте”. Тошкент-2021. -С.168-172.