83

Maqolada yumshoq bug‘doy navlari tanlanmasi obyektlarini tavsiflovchi miqdoriy alomatlarning tartiblangan qiymatlarini kompaktlikni tekshirishga asoslangan holda intervallarga bo‘lish amalga oshirilgan. Shuningdek, bug‘doy navlari orasidan don sifati yuqori bo‘lgan navlarni ajratib berishga hissa qo‘shadigan informativ (muhim) alomatlarni aniqlashni kompaktlik gipotezasiga asoslanib intervallarga ajratish muammosini hal etish masalasi qaralgan. Bug‘doy navlari alomatlarining vaznlarini hisoblash hamda ular orasidan yuqori vaznga ega bo‘lganlarini ajratib olish maqsad qilib qo‘yilgan. Alomatlarni intervallarga ajratish uchun sinflarga ajratilgan obyektlarga ega tanlanma olinib sinf ichidagi o‘xshashlik va sinflararo farqlanishlar asosida ishlovchi mezondan foydalanilgan. Ekspertlar tavsiyasiga ko‘ra shakllantirilgan tanlanma sayqallandi va latentlashtirildi. Hosil bo‘lgan tanlanmalarning har biri uchun alomatlarning vaznlarini hisoblash amalga oshirildi. Natijada don sifati yuqori bo‘lgan bug‘doy navlarini ajratib olishga salmoqli hissa qo‘shadigan informativ alomatlar aniqlandi. Maqolada qishloq xo‘jaligining urug‘chilik sohasiga innovatsion texnologiyalarni qo‘llash orqali yangicha yondoshuvlarni amalga oshirish yo‘llari asosiy g‘oya sifatida qaralgan. Olingan natijalar esa ushbu sohada ish unumdorligini oshirishga hamda sarflanadigan xarajatlar va inson qo‘l mehnatini kamaytirishga xizmat qiladi.

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system 23-06-2024
  • Read count 83
  • Date of publication 15-03-2024
  • Main LanguageO'zbek
  • Pages82-88
Ўзбек

Maqolada yumshoq bug‘doy navlari tanlanmasi obyektlarini tavsiflovchi miqdoriy alomatlarning tartiblangan qiymatlarini kompaktlikni tekshirishga asoslangan holda intervallarga bo‘lish amalga oshirilgan. Shuningdek, bug‘doy navlari orasidan don sifati yuqori bo‘lgan navlarni ajratib berishga hissa qo‘shadigan informativ (muhim) alomatlarni aniqlashni kompaktlik gipotezasiga asoslanib intervallarga ajratish muammosini hal etish masalasi qaralgan. Bug‘doy navlari alomatlarining vaznlarini hisoblash hamda ular orasidan yuqori vaznga ega bo‘lganlarini ajratib olish maqsad qilib qo‘yilgan. Alomatlarni intervallarga ajratish uchun sinflarga ajratilgan obyektlarga ega tanlanma olinib sinf ichidagi o‘xshashlik va sinflararo farqlanishlar asosida ishlovchi mezondan foydalanilgan. Ekspertlar tavsiyasiga ko‘ra shakllantirilgan tanlanma sayqallandi va latentlashtirildi. Hosil bo‘lgan tanlanmalarning har biri uchun alomatlarning vaznlarini hisoblash amalga oshirildi. Natijada don sifati yuqori bo‘lgan bug‘doy navlarini ajratib olishga salmoqli hissa qo‘shadigan informativ alomatlar aniqlandi. Maqolada qishloq xo‘jaligining urug‘chilik sohasiga innovatsion texnologiyalarni qo‘llash orqali yangicha yondoshuvlarni amalga oshirish yo‘llari asosiy g‘oya sifatida qaralgan. Olingan natijalar esa ushbu sohada ish unumdorligini oshirishga hamda sarflanadigan xarajatlar va inson qo‘l mehnatini kamaytirishga xizmat qiladi.

№ Author name position Name of organisation
1 Madraximov S.F. professor O'zbekiston Milliy universitet
2 Shodiyev F.Y. dotsent v.b. Qarshi muhandislik-iqtisodiyot instituti
№ Name of reference
1 [1] Sharma S.N, Sain R.S, Sharma R.K. Genetics of spike length in durum wheat. Euphytica 130: 2003. –PP. 155-161
2 [2] [2] Eshboyev E., Shodiyev F., Bozorov A. Berilganlarni qayta ishlash algoritmlarida o‘lchov shkalalari va tanlanma fayllarining o‘rni." //FAN VA JAMIYAT" jurnali. Ajiniyoz nomidagi NDPI. – 2019. – №. 3. – С. 7-10
3 [3] Madraximov S. F., Saidov D. Y. Stability of the objects of classes and grouping the features //Проблемы вычислительной и прикладной математики. – 2016. – №. 3. – С. 50-54.
4 [4] Ignatev N. A., Usmanov R. N., Madraximov Sh. F. Berilganlarning intellektual tahlili. – T.: “MUMTOZ SO‘Z”, 2018, 138 s.
5 [5] Игнатьев Н.А. Синтез факторов в искусственных нейронных сетях // Вычислительные технологии. – Новосибирск, 2005. – Т.10. №3. – С. 32-38.
6 [6] Вапник В.Н. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. – М.: Наука, 1984. – 816 с
7 [7] Згуральская Е.Н. Алгоритм выбора оптимальных границ интервалов разбиения значений признаков при классификации // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Т.14, №4 (3), 2012. – С.826-829.
8 [8] Игнатьев Н.А. Вычисление обобщённых показателей и интеллектуальный анализ данных // Автоматика и телемеханика. – 2011. –№ 5. – С.183-190.
9 [9] Шодиев Ф., Эшбоев Э., Дилмуродов Ш. Интеллектуал тизим ёрдамида дон сифати юқори бўлган буғдой навларини аниқлаш //Инновацион технологиялар. – 2022. – Т. 1. – №. 4. – С. 39-44.
10 [10]Shodiyev F. Tanlanma obyektlari orasidagi yashirin qonuniyatlarni aniqlash //Digital transformation and artificial intelligence. – 2023. – Т. 1. – №. 3. – С. 94-97.
11 [11]Шодиев Ф., Эшбоев Е., Суярова А. Прогнозирование устойчивости к болезням высококачественных сортов пшеницы с использованием метода расчета обобщенных оценок //E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2023. – Т. 401. – С. 04063.
Waiting