250

Аннотация. Сформулирована проблема идентификации и обработки данных на основе
использования статистических параметров, динамических и специфических характеристик
объектов. Разработаны методы и алгоритмы анализа, кластеризации и отбора репрезентативных
и предпочтительных признаков по характеристическим и потенциальным функциям в нечеткой
среде. Исследована эффективность реализации алгоритмов в системах мониторинга
производственно-технологических предприятий.

  • Ссылка в интернете
  • DOI
  • Дата создание в систему UzSCI17-12-2019
  • Количество прочтений219
  • Дата публикации28-02-2017
  • Язык статьиRus
  • Страницы58-64
Ўзбек

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.

Русский

Аннотация. Сформулирована проблема идентификации и обработки данных на основе
использования статистических параметров, динамических и специфических характеристик
объектов. Разработаны методы и алгоритмы анализа, кластеризации и отбора репрезентативных
и предпочтительных признаков по характеристическим и потенциальным функциям в нечеткой
среде. Исследована эффективность реализации алгоритмов в системах мониторинга
производственно-технологических предприятий.

English

Abstract. The problem is formulated for identification and data processing on the basis of use
of statistical parameters, dynamic and specific characteristics of objects. The methods and algorithms
are developed for analysis and selection of representative and preferable attributes on characteristic
and potential functions in fuzzy environment. The efficiency of realization of algorithms is
investigated in systems of monitoring of industrial-technological enterprises.

№ Имя автора Должность Наименование организации
1 Jumanov I.I.
№ Название ссылки
1 Методы компьютерной обработки изображений/Под ред. В.А.Сойфера. - М/. Физматлит, 2001. - 784 с.
2 Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р, Гонсалес.Р. Вудс. - М: Техносфера, 2004. - 1072 с.
3 Александров В.В. Представление и обработка изображений. Л: Наука, 1985. - 192с.
4 Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970. - 348 с.
5 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.
6 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.
В ожидании