450

Мақолада кузатишлар сони етарлича бўлмаган ҳолатда у ёки бу тақсимот қонунини
танлаш ёки бир жинсли бўлмаган тадқиқот объектининг мониторинг масаласи ночизиқли
моделлари параметрларини баҳолаш алгоритмлари кўрилмоқда. Башоратлаш масаласида
норавшан ёндашув таҳлил қилинмоқда. “Башорат сифати” тушунчасига тегишлилик функцияси
қурилган. Норавшан коэффициентлар параметрларини топиш масаласини чизиқли дастурлаш
масаласига келтириш билан ечиш мумкинлиги кўрсатилган.
 

  • Internet ҳавола
  • DOI
  • UzSCI тизимида яратилган сана 14-02-2020
  • Ўқишлар сони 433
  • Нашр санаси 29-01-2018
  • Мақола тилиO'zbek
  • Саҳифалар сони3-11
Русский

В статье рассматривается алгоритм оценивания параметров нелинейных моделей задач
мониторинга в случае недостаточного количества наблюдений, чтобы вполне корректно
подтвердить тот или иной закон распределения, или исследуются объекты, которые, строго
говоря, нельзя назвать однородными. Анализируется нечеткий подход к задаче прогнозирования.
Построена функция принадлежности к понятию “качество прогноза”. Показано, что задачу
нахождения параметров нечетких коэффициентов можно решить приведением её к задаче
линейного программирования.

 

Ўзбек

Мақолада кузатишлар сони етарлича бўлмаган ҳолатда у ёки бу тақсимот қонунини
танлаш ёки бир жинсли бўлмаган тадқиқот объектининг мониторинг масаласи ночизиқли
моделлари параметрларини баҳолаш алгоритмлари кўрилмоқда. Башоратлаш масаласида
норавшан ёндашув таҳлил қилинмоқда. “Башорат сифати” тушунчасига тегишлилик функцияси
қурилган. Норавшан коэффициентлар параметрларини топиш масаласини чизиқли дастурлаш
масаласига келтириш билан ечиш мумкинлиги кўрсатилган.
 

English

In the article the estimation algorithm of non-linear models of the monitoring task settings in the
event of an insufficient number of observations to verify it is correct or that the distribution law, or
studied the objects which, strictly speaking, can not be considered homogeneous. It analyzes the fuzzy
approach to the problem of forecasting. A function of the concept of belonging to the "quality of the
forecast" is constructed. It is shown that the problem of finding the parameters of fuzzy coefficients can
be solved by bringing it to a linear programming problem.
 

№ Муаллифнинг исми Лавозими Ташкилот номи
1 Muxamediyeva D.T. “Ахборот-таҳлилий тизимлар” лабораторияси Бош илмий ходими ТАТУ қошидаги АКТ ИИМ
№ Ҳавола номи
1 Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. 2-е изд. Уч. пос. Спб.: БХВ – Петербург, 2007. – 384 с.
2 Кондрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах/ Под ред. Поспелова Д.А. Серия «Проблемы искусственного интеллекта». Вып. 6. М.: Наука. Физматгиз, 1989. − 328 с.
3 Kennedy J., Eberhart R. C. A discrete binary version of the particle swarm algorithm // Proceedings of 1997 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Vol. 5. 1997. P. 4104−4108.
4 Мухамедиева Д.Т. Статистическое моделирование в сельском хозяйстве с применением теории нечетких множеств. Ташкент: Институт кибернетики НТЦ «Современные информационные технологии». 2004. –200 с.
5 Мухамедиева Д.Т. Нейронечеткие задачи нелинейного программирования // Вестник ТашГТУ. 2002. № 3. С. 27−31.
6 Мухамедиева Д.Т. Построение регрессионных моделей с оценкой допустимой погрешности параметров при нечеткой информации // Вестник ТашГТУ. 2002. № 4. С. 38−42.
7 Мухамедиева Д.Т. Свидетельство № DGU 00722 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Информационно-диалоговая система «Нелинейные статистические модели с оценкой допустимой погрешности параметров при нечеткой информации»» в Государственном патентном ведомстве. Ташкент, 2004.
8 Мухамедиева Д.Т. Моделирование слабоформализуемых процессов на основе обработки нечеткой информации. Ташкент: Институт информатики АН РУз, 2007. − 231 с.
9 Muhamediyeva D.T. Noravshan axborot holatida sust shakllangan jarayonlarni modellashtirish. Toshkent: Matematika va axborot texnologiyalar institute, 2010. −400 b.
10 Muhamediyeva D.T. Noravshan axborotni qayta ishlash asosida sust shakllangan jarayonlarni tizimli modellashtirish muammolari. Toshkent: Matematika va axborot texnologiyalar institute, 2010. − 531 b.
11 Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Нечетко-множественные модели принятия слабоструктурированных решений. Saarbrucken, Germany: Изд-во «Palmarium Academic Publishing», 2015. −172 p.
12 Мухамедиева Д.Т. Yumshoq hisoblashlar yordamida muqobillashtirish masalalarini yеchish. Тошкент: Навруз, 2015. − 281 б.
13 Мухамедиева Д.Т. Мониторинг ҳамда қарор қабул қилишнинг гибрид интеллектуал тизимларини қуриш усул ва алгоритмлари. Тошкент, 2016. − 250 б.
14 Бекмуратов Т.Ф., Мухамедиева Д.Т. Теория, методы и алгоритмы синтеза нейро-нечетких моделей принятия решений при интеллектуальном анализе данных. Ташкент, 2016. − 250 с.
Кутилмоқда