logo
calendar1 Aprel 2026
view9
Asosiy til:O'zbek

Multimediali tarmoq faoliyatini noravshan mantiqiy xulosa algoritmi

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

12._Fayzullayeva_B.B._-....pdf

PDF

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

Maqola chop etishsee more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Mazkur maqolada multimediali tarmoq (MT) faoliyatini baholash va real vaqt oqimlarida so‘rovlar tushish intensivligini prognozlash uchun neyron tarmoq hamda noaniq mantiq asosidagi gibrid model taklif etilgan. Modelda so‘rovlar tushish intensivligi to‘rtta oldingi takt davomida tasdiqlangan so‘rovlar intensivligi bilan bog‘liq holda aniqlanadi. Ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonida ko‘rsatkichlar faktor fazosida tasniflanadi va umumlashtirilgan ko‘rsatkich shakllantiriladi. Neyron–noaniq modellashtirish yondashuvi multimediali tarmoqning dinamik va noaniq sharoitlarda ishlash samaradorligini aniqlash imkonini beradi. Taklif etilgan algoritm qaror qabul qilish jarayonini optimallashtirish va tarmoq yuklanishini barqaror boshqarishga xizmat qiladi.

MUALLIFLAR

B.Fayzullayeva

"MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

Teglar

# samaradorlik# prognozlash# neyron tarmoq# Noaniq mantiq# multimediali tarmoq# umumlashtirilgan ko‘rsatkich# qaror qabul qilish algoritmi

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/A026-180267

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Файзуллаева Б.Б. Мультисервис тармоқлар самарадорлигини баҳолашнинг имитацион моделлаштириш тизими. Akademik T.D. Radjabovning xotirasiga bagʻishlangan “Zamonaviy ilm-fanning dolzarb muammolari, yutuqlari va innovatsiyalari” mavzusida respublika ilmiy-texnik anjumani Toshkent 2023-Б.13-17

Fayzullayeva B.B. MT faoliyati samaradorligining asosiy tavsiflari. International conference “Modern satellite multimedia and communication systems” xalqaro konferensiya. 23-24 okyabr. Toshkent 2023 B.85-89

Siddikov I.K. Fayzullayeva B.B. Management system models of multiservice networks building on a systematic approach. International Journal of Education, Social Science & Humanities xalqaro jurnal Volume-12| Issue-3| 2024 Published: |22-03-2024| -P.729-735.

Fayzullayeva B.B. Multimediali tarmoq qurilmalarining mantiqiy-vaziyatli modellari. Oʻzbekistonda fanlararo innovatsiyalar va ilmiy tadqiqotlar jurnali. Materiallari toʻplami 20-may, 20.05.2024 30-son Oʻzbekiston 2024. -B. 95-99.

Fayzullayeva B.B., Nazarov.M. Multimediali aloqa tarmoqlarini boshqarish tizimini obyektlari. Оʼzbekiston xalqaro islom akademiyasi, “axborot xavfsizligi sohasida raqamlashtirish muammolari va istiqbollari” Respublika ilmiy-amaliy anjumani materiallari tоʼplami, Toshkent, 2024-yil 17-may-B. 68-72

Siddikov I., Fayzullayeva B.B., Nazarov M. Adaptive identification of a neural system for control of nonlinear dynamic objects. American Journal of Interdisciplinary Research and Development ISSN Online: 2771-8948 Website: www.ajird.journalspark.org Volume 29, June – 2024 -P.93-107

Branislav, I. A Survey of Gradient Methods for Solving Nonlinear Optimization Problems. AIMS Mathematics, 2020, Vol. 5(6), pp. 6137–6162.(aimsciences.org)

Sakovich, N.; Aksenov, D.; Pleshakova, E.; Gataullin, S. MAMGD: Gradient-Based Optimization Method Using Exponential Decay. Technologies, 2024, Vol. 12(9), Article No. 154, pp. 1–15.(MDPI)

Liang, Y.; et al. Multi-Dimensional Adaptive Learning Rate Gradient Descent Optimization Algorithm. International Journal of Neural Dynamics and Intelligence (IJNDI), 2024, Vol. 2(4), pp. 245–260.(Scilight Press)

H. Hagras. A Type-2 Fuzzy Logic System Design Methodology for Uncertain Networks. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, Vol. 30(4), pp. 875–888.