354

В  cтатье  анализируются  вопросы  применения  существующих  методов  и  алгоритмов 
интеллектуального  анализа  данных  и  распознавания  образов  при  идентификации  биологических 
объектов.  Предлагаются  подходы  к  формированию  обучающих  и  контрольных  выборок,  состоящих  из 
биологических  образцов  и  идентификационных  признаков  прямокрылых  (Orthoptera)  насекомых 
биологических  объектов.  В  качестве  алгоритмической   базы  идентификации  образцов  прямокрылых 
используются  алгоритмы  вычисления  оценок,  основанных  на  принципе  частичной  прецедентности,  и 
алгебраический подход распознавания. Приведены разработки информационно -распознающей системы, 
предназначенной  для  решения  задач,  связанных  с  идентификацией  прямокрылых  насекомых,  а  также 
экспериментальных исследований по образцам подсемейства кузнечика.

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system15-02-2020
  • Read count331
  • Date of publication03-04-2019
  • Main LanguageRus
  • Pages3-14
Ўзбек

Мазкур  мақолада  биологик  объектларни  идентификациялашда  интеллектуал  таҳлил  қилиш  ва
таниб олишнинг мавжуд усул ва алгоритмларини  тадбиқ этиш муаммолари таҳлил қилинади. Биологик 
объектларнинг  тўғриқанотли  (Orthoptera)  ҳашаротлар  туркуми  идентификацион  белгилари  ҳамда 
уларнинг  намуналаридан  иборат  ўқув  ва  назорат  танланмаларини  шакллантириш  ёндашувлари  таклиф 
этилади.  Тўғриқанотли  ҳашаротлар  намуналарини  идентификациялашнинг  алгоритмик  таъминоти
сифатида  қисмий  прецедентликка  асосланган  баҳоларни  ҳисоблаш  алгоритмлари  ҳамда  тимсолларни 
аниқлашнинг  алгебраик ёндашувидан фойдаланилади.Тўғриқанотли ҳашаротларни идентификациялашга 
оид  масалаларни  ечишга  мўлжалланган  ахборот-таниб  олувчи  тизимни  ишлаб  чиқиш  ҳамда  мазкур 
туркумнинг  темирчаклар  кенжа  оиласи  намуналари  устида  тажрибавий  тадқиқотлар  олиб  бориш 
келтириб ўтилган.

Русский

В  cтатье  анализируются  вопросы  применения  существующих  методов  и  алгоритмов 
интеллектуального  анализа  данных  и  распознавания  образов  при  идентификации  биологических 
объектов.  Предлагаются  подходы  к  формированию  обучающих  и  контрольных  выборок,  состоящих  из 
биологических  образцов  и  идентификационных  признаков  прямокрылых  (Orthoptera)  насекомых 
биологических  объектов.  В  качестве  алгоритмической   базы  идентификации  образцов  прямокрылых 
используются  алгоритмы  вычисления  оценок,  основанных  на  принципе  частичной  прецедентности,  и 
алгебраический подход распознавания. Приведены разработки информационно -распознающей системы, 
предназначенной  для  решения  задач,  связанных  с  идентификацией  прямокрылых  насекомых,  а  также 
экспериментальных исследований по образцам подсемейства кузнечика.

English

This  paper  analyzes  the  application  of  existing  methods  and  algorithms  for  data  mining  and  pattern 
recognition  in  the  identification  of  biological  objects.  Approaches  to  the  formation  of  training  and  control 
samples,  consisting  of  biological  samples  and  the  identification  signs  of  orthoptera  of  insec ts  of  biological 
objects, are proposed. Algorithms for calculating estimates based on the principle of partial precedence and an 
algebraic recognition approach are used as the algorithmic base for the identification of orthopteran specimens. 
The development of a system of information-recognition system designed to solve problems associated with the 
identification of orthopteran insects, as well as experimental studies on the patterns of the grasshopper subfamily 
are presented.

Name of reference
1 Бей - Биенко Г.Я. Прямокрылые – Orthoptera и кожистокрылые – Dermaptera// Животный мир СССР. Лесная зона. М; Л.: Изд-во АН СССР,1953. Т. IV. С. 527– 552
2 Биологическая систематика. https://ru.wikipedia.org/wiki.
3 Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.:Наука, 1967. - 319 с
4 Верхаген К., Дёйн Р., Груд Ф., Йостен Й., Вербек П. Распознавание образов. Состояние и перспективы. М.: Радио и связь, 1985. - 103 с
5 Воронцов К . В. Метрические алгоритмы классификации// www.machinelearning.ru.
6 Гаппаров Ф.А. Биоэкологические особенности развития вредных саранчовых в Узбекистане и меры борьбы с ними. Т.: «Навруз», 2014. – 336
7 Гаппаров Ф.А., Нуржанов А.А., Туфлиев Н .Х., Холматов Б.Р., Медетов М.Ж., Абдалязов Н.А., Ҳайтмуратов А.Ф., Ҳамроев И.А. Ўзбекистонда тарқалган зарарли чигиртка ва темирчакларни ўрганиш ҳамда уларга қарши кураш бўйича илмий-амалий Тавсиянома. Тошкент, 2017. Б.74
8 Животный мир Узбекистана. http://orient-tracking.com/Fauna.htm
9 Журавлёв Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации// Проблемы кибернетики. Вып. 33. М.: Наука, 1978. С.5 - 68
10 Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. М.: Магистр, 1998. –420 с
11 Журавлев Ю.И., Камилов М.М., Туляганов Ш.Е. Алгоритмы вычисления оценок и их применение. Т.: «Фан», 1974. –124 с
12 Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. – 165 с
13 Зоология. https://ru.wikipedia.org/wiki/Зоология
14 Камилов М.М., Худайбердиев М.Х., Хужакулов О.Н. Адаптивные распознающие модели для задач идентификации биообъектов// International conference on importance of information technologies in innovative development of real sectors of economy. Tashkent, Aprel 5 - 6. 2018. P. 143 - 146
15 Камилов М.М., Хамроев А.Ш. Архитектура и основные структурно-функциональные блоки программно-распознающего комплекса частичной прецедентности//Научно-технический журнал. “Химическая технология. Контроль и управление”. Ташкент, 2014. № 4. C. 49 - 58.
16 Камилов М.М., Хамроев А.Ш. О методах определения значений пороговых элементов количественных признаков объектов в базе данных DBTulipa// X Международная IEEE научно-техническая конференция «Динамика систем, механизмов и машин». Омск, Россия, 15 - 17 ноября. 2016. Т.4. С. 21 - 25
17 Красная книга Республики Узбекистан : Редкие и исчезающие виды растений и животных : 2 т. Изд. 3-е. Ташкент : Chinor ENK, 2009. Т. 2 : Животные. — 217 с
18 Лачинский А.В., Сергеев М.Г., Чильдибаев М.К., Локвуд Дж.А., Камбулин В.Е., Гаппаров Ф.А. Саранчовые Казахстана, Средней Азии и сопредельных территорий. Ларами: МАЛА и Университет Вайоминга, 2002.С. 387.
19 Медетов М.Ж., Нуржанов А.А., Гаппаров Ф.А., Абдалязов Н.А. К фауне и экологии прямокрылых (Insecta:Orthoptera) насекомых аридных зон Узбекистана // XV съезд Русского Энтомологического общества. Материалы съезда. Россия, Новосибирск, 2017. С. 323 -324
20 Моисеев В.А. Дикая природа Узбекистана. Т.: «Шарк», 1996
21 Насекомые Узбекистана /Под ред. Азимова Д.А. Ташкент: Фан, 1993. – 340 с
22 Определитель растений Средней Азии /Под ред. Введенского А. И. Ташкент: Фан, 1981. Т. VI. — 394 с
23 Virtual Guide to the Flora of Mongolia. https://floragreif.uni-greifswald.de
24 Insect Identification Key: http://www.knowyourinsects.org/index.html
25 Medetov M.J., Nurjonov A.A, Gappar ov F.A., Abdalezov N.A. On the fauna and ecology of Orthoptera in the arid zones of Uzbekistan // Journal Metaloptea. Vol. 38 (1). USA, 2018. P. 49
Waiting