logo
calendar17 Dekabr 2019
view37
Asosiy til:Rus

Statistik va notiniq modellashtirishning tasniflovchi funksiyalari asosida nostatsionar obyektlarni identifikasiyalash usul va algoritmlari

Fan yo'nalishi:
pdf

5df887377d1fb.pdf

PDF

Самарқанд Давлат университети “Илмий ахборотнома” журнали

Самарқанд Давлат университети “Илмий ахборотнома” журнали

Maqola chop etishsee more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Annotatsiya. Obyektning statistik parametrlari, dinamik va maxsus tasniflarini qo‘llash bo‘yicha ma’lumotlarni identifikatsiyalash va qayta ishlash muammosi talqin etilgan. Notiniq muhitda tahlil, klasterlash, reprezentativ va ma’qul belgilarni tasniflovchi va potensial funksiyalar asosida tanlash usul va algoritmlari ishlab chiqilgan. Joriylashtirilgan algoritmlar samaradorligi sanoattexnologik korxonalar monitoringi tizimlarida tadqiq qilingan.

MUALLIFLAR

I.Jumanov

Teglar

# идентификация# кластеризация# clustering# identification# обработка данных# ma’lumotlarga ishlov berish# data processing# klasterlash# потенциальная функция# potensial funksiya# функция принадлежности# membership function# Kalitli so‘zlar: nostasionar oby# identifikasiya# tasniflovchi funksiya# tegishlilik funksiyasi# notiniq muhit# Ключевые слова: нестационарный о# характеристическая функция# нечеткая среда# Keywords: non-stationary object# characteristic function# potential function# fuzzy environment

SHU JURNALDAGI BOSHQA MAQOLALAR

Maqolani baholang

0
0 ta baho
5
4
3
2
1

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.0151/A1219-0008

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Методы компьютерной обработки изображений/Под ред. В.А.Сойфера. - М/. Физматлит, 2001. - 784 с.

Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р, Гонсалес.Р. Вудс. - М: Техносфера, 2004. - 1072 с.

Александров В.В. Представление и обработка изображений. Л: Наука, 1985. - 192с.

Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970. - 348 с.

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

Жуманов И.И., Бекмуродов З.Т., Исроилов Н.О. Повышение эффективности систем интеллектуального анализа на основе нейронечетких сетей для прогнозирования случайных временных процессов //«Илмий тадқиқотлар ахборотномаси» илмий-назарий, услубий журнал. – Самарқанд: СамДУ. - №5 (93), 2015. – с. 20-28.