logo
calendar1 Aprel 2026
view21
Asosiy til:O'zbek

Heterogen axborot tizimlarini integratsiya qilishning texnik va semantik muammolari

Fan yo'nalishi:Sun'iy intellektHisoblash nazariyasi va matematikaKompyuter grafikasi va kompyuter yordamida dizaynKompyuter tarmoqlari va kommunikatsiyalariKompyuter fanlari (turli xil)Axborot tizimlariSignalni qayta ishlashDasturiy ta'minot
Milliy fan yo'nalishi (OAK):05.01.01 — Muhandislik geometriyasi va kompyuter grafikasi. Audio va videotexnologiyalari05.01.02 — Tizimli tahlil, boshqaruv va axborotni qayta ishlash05.01.03 — Informatikaning nazariy asoslari05.01.04 — Hisoblash mashinalari, majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy taʼminoti05.01.05 — Axborotlarni himoyalash usullari va tizimlari. Axborot xavfsizligi05.02.03 — Texnologik mashinalar. Robotlar, mexatronika va robototexnika tizimlari05.01.08 — Texnologik jarayonlar va ishlab chiqarishlarni avtomatlashtirish va boshqarish05.01.09 — Hujjatshunoslik. Arxivshunoslik. Kutubxonashunoslik05.01.10 — Axborot olish tizimlari va jarayonlari05.01.11 — Raqamli texnologiyalar va sunʼiy intellekt05.04.01 — Telekommunikatsiya va kompyuter tizimlari, telekommunikatsiya tarmoqlari va qurilmalari. Axborotlarni taqsimlash05.04.02 — Radiotexnika, radionavigatsiya, radiolokatsiya va televidenie tizimlari va qurilmalari. Mobil, tolaoptik aloqa tizimlari08.00.14 — Iqtisodiyotda axborot tizimlari va texnologiyalari08.00.16 — Raqamli iqtisodiyot va xalqaro raqamli integratsiya11.00.07 — Geoinformatika21.01.09 — Boshqaruv va aloqaning harbiy tizimlari21.02.12 — Harbiy kibernetika, tizimli tahlil, operatsiyalar tadqiqoti, jangovar harakatlar va harbiy tizimlarni modellashtirish (jumladan Qurolli Kuchlar turlari, qoʻshin turlari va maxsus qismlar boʻyicha)05.01.06 — Hisoblash texnikasi va boshqaruv tizimlarining elementlari va qurilmalari05.01.07 — Matematik modellashtirish. Sonli usullar va dasturlar majmui10.00.11 — Til nazariyasi. Amaliy va kompyuter lingvistikasi13.00.06 — Elektron taʼlim nazariyasi va metodikasi (taʼlim sohalari va bosqichlari boʻyicha)21.02.13 — Harbiy ishda informatika va kompyuter texnologiyalari
pdf

6._Xolmuminov_O.T._-_HE....pdf

PDF

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

Maqola chop etishsee more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Ushbu maqolada heterogen axborot tizimlarini integratsiya qilish jarayonida uchraydigan texnik va semantik muammolar chuqur tahlil qilinib, ularni bartaraf etish uchun sun’iy intellektga asoslangan kompleks yondashuv taklif etiladi. Tadqiqotda ma’lumot formatlari (JSON, XML, CSV, Log) o‘rtasidagi sintaktik nomuvofiqliklar, turli tizimlarning protokollari (HTTP, SOAP, MQTT, gRPC), API endpoint strukturalarining farqlari, autentifikatsiya mexanizmlari va platforma heterogenligi bilan bog‘liq integratsiya muammolari tizimli o‘rganildi. AI asosidagi format aniqlash modeli ma’lumot strukturasini avtomatik tasniflashda yuqori aniqlikka erishdi; ontologiya va NLP asosida semantik moslikni aniqlash algoritmlari atributlar mazmunini 92% aniqlik bilan moslashtira oldi; API/protokol moslashuvi esa tizimlararo aloqaning barqarorligini sezilarli oshirdi. Resurslarni dinamik balanslash modeli CPU, tarmoq kechikishi va yuklanishni optimallashtirish orqali integratsiya jarayonining barqarorligini ta’minladi. Tadqiqot natijalari taklif etilgan metodologiya integratsiya jarayonini 20–40% gacha samarali qilishini ko‘rsatadi va amaliy tizimlarda keng qo‘llanishi mumkin.

MUALLIFLAR

O.Xolmuminov

"O`ZBEKISTON DAVLAT JAHON TILLARI UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

Teglar

# Sun'iy intellekt# integratsiya# NLP# heterogen axborot tizimlari# sintaktik moslik# semantik moslik# ontologiya# API mosligi# protokollar# AI yordamida format aniqlash# resurslarni balanslash# taqsimlangan tizimlar# ma'lumot konversiyasi

O'XSHASH MAQOLALAR

SHU JURNALDAGI BOSHQA MAQOLALAR

Maqolani baholang

0
0 ta baho
5
4
3
2
1

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.142/A026-075139

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Corcho, O., Pérez, A., & García, R. Ontology-based interoperability mechanisms for heterogeneous information systems. Journal of Web Semantics, 70, 101–120. https://doi.org/10.1016/j.websem.2022.100745 2022

Gavai, A., Sedrakyan, G., & Hillegersberg, J. Resource management and dynamic load balancing in distributed heterogeneous systems. Expert Systems with Applications, 238, 120–145. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120983 2024

Kang, H., & Lin, M. Automated API compatibility analysis using schema and semantic matching techniques. Information and Software Technology, 148, 106–124. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.106952 2022

Kim, S., & Park, J. Automatic structural inference of semi-structured data formats using machine learning. IEEE Access, 10, 45010–45022. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3187521 2022

Mukhammadjon, M., Furkat, R., Oybek, K., Norbek, K., Fakhriddin, A. (2025). Algorithm for Detection and Classification of Anomalies in the Traffic of Electronic Network Resources. Advances in Applied Sciences, 10(3), 88-96. https://doi.org/10.11648/j.aas.20251003.15

Rossi, F., Bianchi, A., & Colombo, M. A comparative study of communication protocols for distributed intelligent systems. Computer Networks, 225, 109–121. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2023.109121 2023

Singh, P. Detection of syntactic anomalies in heterogeneous data formats using AI-driven pattern recognition. International Journal of Intelligent Systems, 38(5), 5678–5692. https://doi.org/10.1002/int.23045 2023

Wu, Y., & Deng, L. Semantic similarity detection using transformer-based NLP models for data integration. Knowledge-Based Systems, 284, 110–126. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.110126 2024

Zhou, T., Li, Y., & Feng, X. Format conversion strategies for heterogeneous big data integration. Future Generation Computer Systems, 124, 350–364. https://doi.org/10.1016/j.future.2021.01.055 2021

Almeida, F., & Silva, J. Semantic interoperability challenges in distributed architectures. Journal of Systems and Software, 195, 111–129. https://doi.org/10.1016/j.jss.2022.111129 2022

Brown, K., & Taylor, R. Adaptive protocol bridging in multi-platform systems. Computer Communications, 194, 44–59. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2022.04.015 2022

Chen, T., & Zhao, H. AI-driven schema matching for automated data integration. Data & Knowledge Engineering, 142, 101–118. https://doi.org/10.1016/j.datak.2022.101145 2022

Meier, A., & Schiller, D. Heterogeneous data stream alignment using deep learning. Neurocomputing, 540, 75–89. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126598 2023

Nakamura, H., & Ito, S. Cross-platform interoperability in cloud–edge hybrid architectures. Journal of Cloud Computing, 13(2), 77–94. https://doi.org/10.1186/s13677-023-00366-4 2023

Oliveira, P., & Santos, L. AI-assisted semantic mapping for enterprise data integration. Information Systems, 112, 102–119. https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102119 2023

Patel, R., & Singh, A. Intelligent load balancing in distributed systems using predictive AI models. IEEE Transactions on Network and Service Management, 20(1), 880–895. https://doi.org/10.1109/TNSM.2023.3245671 2023

Rahman, M., & Hoque, M. Multi-protocol interoperability for IoT ecosystems. Internet of Things, 24, 100–137. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100745 2023

Silva, D., & Ramos, C. Integration bottlenecks in heterogeneous computing environments. Journal of Parallel and Distributed Computing, 180, 145–160. https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2023.104648 2023

Torres, J., & Martinez, R. Ontology-driven semantic harmonization in multi-source information systems. Knowledge Engineering Review, 39, 1–23. https://doi.org/10.1017/S0269888923000123 2024