Parametrik muvofiqlashtirish va notiniq mantiq xossalarini umumlashtirish asosida nostatsionar obyekt ma’lumotlari ishonchliligini oshirish.

Admin bo'lib kirish (www.admin.slib.uz)

Tizim sinov (TEST) rejimida ishlamoqda! Murojat uchun @slib_support

Eski talqinga o'tish link

3 декабр 2019

Asosiy til:Rus

Parametrik muvofiqlashtirish va notiniq mantiq xossalarini umumlashtirish asosida nostatsionar obyekt ma’lumotlari ishonchliligini oshirish.

Fan yo'nalishi:

5de61f3ad2899.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Maqola chop etish see more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

Tafakkurli tahlil qilish usullari asosida nostatsionar obyekt ma’lumotlarini uzatish va qayta ishlash ishonchliligini oshirish muammosi talqin etilgan. Notiniq to’plam, notiniq mantiq, neyron tarmog’i, neyro-notiniq tarmoq modellari xossa va xususiyatlari umumlashuvi bo’yicha ma’lumotlarga ishlov berish ishonchliligini oshirish an’anaviy texnologiyalarini takomillashtirish va rivojlantirish usullari ishlab chiqilgan. To’liqmas, turli xil, yuqori parametric noaniqlikda qisman berilgan ma’lumotlarni uzatish sharoitlariga xos bo’lgan, hamda statistik, dinamik, intellektual yondashuvlarga asoslanish bo’yicha tasodifiy vaqtli qatorlar ko’rinishida beriladigan ma’lumotlar ishonchliligini nazorat qiluvchi vositalar olingan. Neyron tarmog’i, notiniq mantiq va statistik modellashtirish usullari xossalarini umumlashtirish va qo’llash asosida notiniq muhitda ma’lumotlar ishonchliligini nazorat qilish prinsip va usullari ishlab chiqilgan. Korrelyatsiya, tendensiya, o’zaro bog’liqlik va qonuniyatlarni ma’lumotlarda izlash, o’rgatish, nazorat qilish va testlashtirish jamlanmalarini shakllantirish, obyekt belgilar fazosini bo’laklash algoritmlari sintezi amalga oshirilgan. Tadqiqot natijalari moslashtirishni va yuqori unumdorlikni ta’minlovchi ma’lumotlarni uzatish va qayta ishlash ishonchliligini oshiruvchi dasturiy majmua sifatida joriy etilgan.

MUALIFLAR

Teglar

# нейронная сеть# идентификация# tarkibiy# structural# identification# нечеткое множество# fuzzy set# нечеткий вывод# нестационарный объект# настройка параметров# nostatsionar obyekt# non-stationary object# adjustment of parameters# интеллектуальные технологии# достоверность данных# структурная# параметрическая# tafakkurli texnologiyalar# ma’lumot ishonchliligi# identifikatsiya# neyron tarmog’i# notiniq to’plam# notiniq xulosalash# parametrik# parametrlarni sozlash# intellectual technologies# software complex# reliability of data# neural network# fuzzy conclusion# parametrical

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0009

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Макарычев П.П., Афонин А.Ю. Оперативный и интеллектуальный анализ данных: учеб. пособие. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2010. – 156 с.

Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.

Камилов М.М., Мирзаев Н. М., Маматов Н.С. Методы формирования пространства информативных признаков с помощью k-родного критерия // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2007. – № 6. – С. 41-44.

Камилов М.М., Хамраев А.Ш., Мингликулов З.Б. О вопросе распределения значений функции близости между объектами в классе алгоритмов вычисления оценок // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2015. – № 5. – С. 55-58.

Жуманов И.И., Холмонов С.М. Оптимизация обучения нейросетевой системы обработки данных на основе статистических свойств информации// Узб. журнал «Проблемы информатики и энергетики». – Ташкент, 2011. – № 3. – С.50-56.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Контроль достоверности прогноза случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2015. – № 1 (61). – С. 43-48.

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т. Идентификация случайных временных рядов на основе нейро-нечеткой сети для повышения достоверности прогноза // Проблемы оптимизации сложных систем: Труды ХI Международной Азиатской школы-семинара. 27 июля – 7 августа 2015. - Кыргызская Республика, Иссык- Кульская область, с. Булан-Соготу. – Алматы, 2015. – С. 258-264.

Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНИВЕРСУМ, 1999. – 320 с.

Zaripova G.I. Increase of information transfer authenticity for non-stationary processes on the basis of neurofuzzy data processing system // “Applied Technologies and Innovations”, Prague Development Center. – Prague, 2013. – Volume 9, March 2013. – Рp. 1-10.

Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft-Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний. – Винница: УНIВЕРСУМ, 2002. – 145 с.