CREATION OF INFORMATION MODEL FOR SELF-ORGANIZING NEURAL NETWORKS Текст научной статьи по специальности «Математика»

O'Z-O'ZINI TASHKIL ETUVCHI NEYRON TO'RLAR UCHUN INFORMATSION MODEL YARATISH

o'qituvchi Odilov Jahongir Qobil o'g'li ALFRAGANUS UNIVERSITY dotsent Kusharov Zoxid Keldiyorovich ALFRAGANUS UNIVERSITY Talaba Odilov Maxmudjon Qobil o'g'li Qarshi davlat universiteti

Annotatsiya. Sun'iy intelektga asoslandan turli xil information modellar yaratilishning zarurligi va ularning amaliy ishlatilishga bo'lgan ehtiyoj tobora ortib borayotgani hech kimga sir emas. Bu kabi informatsion modellar jamiyat hayoti'dagi turli xil katta va kichik muammolarni oson va tez yechilishiga salmoqli hissa qo'shadi. Bugungi kunga sun'iy intellekt sohasidagi ko'plab muammolarni yechish klassifikatsiya masalasiga bog'liq bo'lmoqda. Bu masalani yechishning bir qancha usullari mavjud. Ammo, tanlanmaning alomatlari soni to'rt va undan yuqori bo'lganda guruhlarga to'g'ri ajratilganini tekshirish murakkablashadi. Shu sababli Kohonenning o'zini-o'zi tashkil qiluvchi xaritalariga talab oshib bormoqda. Ushbu usulning boshqa neyron to'rlardan asosiy farqi, o'qituvchisiz o'rganish usuli qo'llanilgan ya'ni o'rganishda natija faqatgina kirish ma'lumotlariga bog'liq. Bundan tashqari, bu usulda natijani vizual ko'rish mumkin bao'lgani uchun Kohonenning o'zini-o'zi tashkil qiluvchi xaritalari ko'plab sohalarda tatbiq qilinmoqda. Masalan, tibbiyot sohasida, geologiya sohasida va boshqa sohalarda. Ushbu maqolada Kohonenning o'zini-o'zi tashkil qiluvchi xaritalari usulining algoritmi va shu algoritm yordamida dasturiy ta'minot tuzilgan. Yaratilgan dasturiy ta'minot yordamida test masala sifatida Fisherning Iris gullari tanlammasi tekshirib ko'rilgan hamda natijani vizual ko'rishi ham kelti'rilgan. Sun'iy neyron to'rlarning asosiy masalalaridan biri berilgan tanlanmalarni guruhlarga ajrati'sh masalasi hisoblanadi. Bu masalani yechishning bir qancha usullari mavjud. Ammo tanlanmaning alomatlari soni to'rt va undan yuqori bo'lganda guruhlarga to'g'ri ajratilganini tekshirish qiyinlashadi. Kohonen xaritasi usuli ikki o'lchovli xaritada obyektlarning ko'p o'lchovli xususiyatlarini vizual ko'rsati'sh uchun mo'ljallangan. Kohonen xaritalari kichik o'lchovli (odatda, ikki o'lchovli) elementlarga yuqori o'lchovli kirish ma'lumotlarini xaritasini ishlab chiqadi. Odatda, neyronlar to'rtburchakli yoki oltiburchakli neyron to'rlarga ega bo'lgan ikki o'lchovli panjada joylashgan. Ushbu usulda informatsion model yaratdik. Yarati'l modelni to'g'riligini tekshirish uchun bitta test masalani ko'rib chiqamiz. Test masal sifatida sun'iy neyron to'rlarda keng qo'llanadigan "Fisherning irislari" tanlanmasini olamiz, chunki bu tanlanmani natijasini aniq bilamiz. Bizga Fisherning irislari - 150 tanlanmadagi iris berilgan, ular uchta iris setosa, iris viginica va iris versicolor navlarining har birining 50 tanlanmasidan iborat

Kalit so'zlar: tanlanma, obyekt, alomat, vazn vektori, klaster, klasterizatsiya, neyron.

Annotation. It is no secret to anyone that different information models from artificial intelligence are based on the need to be created and their need for practical use is growing. Informative models like these make a significant contribution to the easy and quick solution of various large and small problems in the life of society. To date, the solution of many problems in the field of artificial intelligence is becoming dependent on the issue of classification. There are several ways to solve this issue. However, it becomes more complicated to verify that the sample is properly grouped when the number of symptoms is four and above. The demand for Kohonen's self-organizing maps is therefore increasing. The main difference of this method from other neural nets is that the method of learning without a teacher is used-that is, in learning, the result depends only on the input data. In addition, in this way, the result can be visually seen BA, since Kohonen's self-organizing maps are being applied in many areas. For example, in the field of Medicine, in the field of Geology and other areas. In this article, the algorithm of the method of self-organizing maps of Kohonen and the software are compiled using this algorithm. As a test issue with the software created, Fisher's Iris flower selection has been examined as well as a visual view of the result. One of the main issues of artificial neural nets is the issue of grouping given samples. There are several ways to solve this issue. But it becomes more difficult to verify that the number of symptoms of the sample is correctly assigned to Groups at four and above. The Kohonen map method is designed to visually show the multidimensional properties of objects on

a two-dimensional map. Kohonen maps develop a map of high-dimensional input data to small-dimensional (usually two-dimensional) elements. Typically, neurons are located on a two-dimensional paw with rectangular or hexagonal neural nets. In this method, we created an informative model. We will consider one test issue to verify the correctness of the creative model. As a Test parable, we get the "Fisher's irises" sample, which is widely used in artificial neural nets, because we know exactly the result of this sample. We are given Fisher's irises - an iris in a sample of 150, consisting of 50 selections of each of the three iris setosa, iris viginica and iris versicolor varieties.

Keywords: sampling, object, feature, weight vector, cluster, clustering, map, neuron.

Kirish. Sun'iy neyron to'rlarning asosiy masalalaridan biri berilgan tanlanmalarni guruhlarga ajrati'sh masalasi hisoblanadi. Bu masalani yechishning bir qancha usullari mavjud. Ammo tanlanmaning alomatlari soni to'rt va undan yuqori bo'lganda guruhlarga to'g'ri ajrati'lganini tekshirish qiyinlashadi. Kohonen xaritasi usuli ikki o'lchovli xaritada obyektlarning ko'p o'lchovli xususiyatlarini vizual ko'rsatish uchun mo'ljallangan. Kohonen xaritalari kichik o'lchovli (odatda, ikki o'lchovli) elementlarga yuqori o'lchovli kirish ma'lumotlarini xaritasini ishlab chiqadi. Odatda, neyronlar to'rtburchakli yoki oltiburchakli neyron to'rlarga ega bo'lgan ikki o'lchovli panjada joylashgan. Neyron-qo'shnilar xaritadagi neyronlar orasidagi masofa bilan aniqlanadi (1-rasm). Markazlarida oltiburchak va to'rtburchak shaklidagi neyron to'rlardan iborat, ularning markazlarida neyronlar joylashgan. Oltiburchakli neyron to'rli xarita ustida obyektlar orasidagi dekart masofasini aniqroq ko'rsatadi, chunki bu neyron to'rlar uchun qo'shni tugun markazlari orasidagi masofa bir xil bo'ladi [1].

X

VL

1-rasm. Oltiburchakli va to'rtburchakli neyron to'rlar Adabiyotlar sharhi. Har bir tugun Kohonen neyron to'rining neyroniga to'g'ri keladi, ya'ni, Kohonen xaritasida neyron soni xaritaning tugunlari soniga teng. O'z-o'zini tashkil qiluvchi xaritalar neyron to'r algoritmlarining asosiy turlaridan biri hisoblanadi. Ushbu texnologiyaning boshqa neyron to'rlardan asosiy farqi, o'qituvchisiz o'qitish usulini qo'llanilgan, teskari tarqatish algoritm bilan o'rgatilgan, ya'ni o'ragatishda nati'ja faqatgina kirish ma'lumotlarining tuzilishiga bog'liq. Ushbu turdagi neyron to'rlar ko'pincha turli masalarni yechish uchun, ma'lumotlardagi bo'shliqlarni tiklashda, ma'lumotlarni tahlil qilish va qonunlarni topish uchun ishlatiladi, masalan, moliyaviy masalalarda [2].

O'z-o'zini o'ragati'sh xaritalarining ishlash algoritm ko'p o'lchovli vektorlarni klaster taxlil variantlaridan biri hisoblanadi. Bunday algoritmlarning misol sifati'da "k-eng yaqin qo'shni" (k-means) algoritmini kelti'rish mumkin. SOM ("Self-Organizing Map"- o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar) algoritmining muhim farqi shundaki, unda barcha neyronlar odatda ikki o'lchovli to'rni hosil qiladi. SOM da o'ragati'sh asosan "g'olib hammasini oladi" qoidasiga ko'ra amalga oshiriladi. Shu bilan birga, o'ragati'sh vaqti'da nafaqat neyronlarning g'oliblari, balki qo'shni bo'lganlar ham o'zgarmaydi, biroq u kichik darajada o'lchovli fazoga o'tkaziladi. Shu sababli, SOM o'lchamli fazodan nisbatan kichik o'lchamli fazoga o'ti'sh usullaridan biri sifati'da qaralishi mumkin. Ushbu algoritmni qo'llash nati'jasida, haqiqiy xarita fazosiga o'xshash vektorlar hosil qilinadi.

Metodologiya. SOM neyronlarning tartiblangan strukturasini qo'llashni nazarda tutadi. Odatda bir

w = \M\ M'n w

va ikki o'lchamli to'r qo'llaniladi. Bu holda har bir neyron n-o'lchovli vektor ustuni L p "J

bo'lib, bu yerda n haqiqiy fazo o'lchami (kirish vektorlarining o'lchami) bilan aniqlanadi. Bir va ikki o'lchovli to'rlardan foydalanish yuqori o'lchamdagi kengaytmali tuzilmalarni xaritada topishda muammolar yuzaga kelishi bilan bog'liq (bu yerda o'lchamni ikki o'lchovli o'lchamga tushirish, vizual ko'rish muammolarga bog'liq).

Odatda, neyronlar to'rtburchaklar yoki olti burchakli hujayralarga ega bo'lgan ikki o'lchovli to'r tugunlaridir. Bu holda, yuqorida aytib o'tilganidek, neyronlar ham bir-biri bilan ta'sir o'tkazishadi. Ushbu ta'sirning kattaligi xaritadagi neyronlar orasidagi masofa bilan belgilanadi. 2-rasmda oltiburchakli va to'rtburchakli to'rlar uchun neyronlar orasidagi masofa keltirilgan.

OOP Q\Q O 00D\0\0

omo\o\o

D O Q0>0)

OWqqo o o o/o/o OOO O/O o

o o o o o o o

2-rasm. Xaritada olti burchakli (a) va to'rtburchak (b) to'rlar uchun neyronlar orasidagi masofa

Oltinchali burchakli to'rdagi neyronlar orasidagi Yevklid masofa to'rt burchakli to'rga qaraganda ko'proq ekanligini ko'rish oson. Bunday holda, xaritaning yakuniy umumlashtirish qobiliyati to'rdagi neyronlar soniga qarab aniqlanadi.

Kohonenning o'z-o'zini tashkil qiluvchi xaritalarni o'qitish algoritmi quyidagi bosqichlardan iborat

[3]:

1. Har bir tugunning og'irliklarini boshlang'ich aniqlash;

2. Berilganlar to'plamidan tasodifiy vektorlar dastlabki o'qitish uchun tanlanadi va to'r hosil qilinadi;

3. To'rning har bir tugunidagi kirish vektoriga o'xshashligi hisoblanadi. G'olib chiqqan tugun odatda bir qiymatni o'zlashtiradi va g'olib neyron deb ataladi.

2

k2=z;=0 ( xi - w )

bu yerda x- joriy kirish vektori, w- i -tugundagi og'irlik vektori va n - og'irliklar soni.

(1)

4. G'olib neyronning radiusi atrofi hisoblanadi. Odatda to'r radiusi sifatida g'olib neyronning radiusi belgilanadi va har bir qadamda radius kamayib boradi.

a

( * ) = aoe

-t IX

(2)

x=n

X.

a , a - xaritaning radiusi, N- takrorlanishlar

bu yerda t- joriy itoratsiya, A - o'zgarmas vaqt soni.

5. Barcha tugunlarda g'olib neyrondagi radius atrofi 4-qadamdagidek hisoblanadi, kirish vektori qiymatlari o'zgaradi. Neyronlar g'olib neyronning tuguniga qanchalik yaqin bo'lsa, unlarning vazni ham o'zgaradi.

bu yerda v ' - o'qitish tezligi, Gauss funktsiyasi bo'yicha masofasi.

L ( t ) = Lo (t ) e(-t IX) , w ( t +1) = w ( t ) + 0( t ) L (t )( x ( t )-w (t ))

boshlang'ich o'qitish tezligi,

L ( t ) L0 ( t ) .....Oi t )

V / — o'qi-h'sh tezligi 0 ^ ' — hnchlana'irh r/riitich to7liai V / _ a'nli

(3)

g'olib neyrondan

6. N-qatlamgacha 2-bosqichdan boshlab takrorlanadi.

Muntazam ravishda o'ragatish algoritmida har bir o'ragatish bosqichidan keyin og'irliklar yangilanadi. Neyronlarning o'ragatish, Kohonen neyron to'ridagi neyronlariga o'xshaydi. Farq shundaki, g'olib neyron atrofiga kiruvchi neyronlar yoki g'olib neyronni o'rgatish radiusi qo'shimcha ravishda o'rgartiriladi. Neyron xaritada g'olib chiqqan neyron o'rtasidagi masofa ma'lum bir qiymatdan pastroq bo'lsa (neyronlarning og'irliklari o'zgaradi, lekin ularning xaritadagi joylashuvi o'zgarmas), neyron g'olib neyronning radius atrofiga tegishli. Bunday algoritm WTM tipidagi algoritm deb ataladi (Winner Takes Most- g'olib ko'proq oladi). Radius atrofdan tashqaridagi neyronlarning og'irliklari o'zgarmaydi. Radius atrofning kattaligi va o'ragatish tezligi koeffitsienti - o'ragatish davrining ortishi bilan qiymati kamayadi [3].

Natijalar. Ushbu usulda informatsion model yaratdik. Yarati'l modelni to'g'riligini tekshirish uchun bitta test masalani ko'rib chiqamiz. Test masal sifatida sun'iy neyron to'rlarda keng qo'llanadigan "Fisherning irislari" tanlanmasini olamiz, chunki bu tanlanmani natijasini aniq bilamiz. Bizga Fisherning irislari - 150 tanlanmadagi iris berilgan, ular uchta iris setosa, iris viginica va iris versicolor navlarining har birining 50 tanlanmasidan iborat (3-rasm). Tekshirish uchun tanlanmalarni qaysi turga mansub ekanligini kiritmaymiz qolgan 4 ta alomatlarini qiymati'ni [0:1] oraliqda normallashtirib "Tanlanma iris.txt" fayliga saqlangan. Kirish vektoriga ko'ra programma algoritmi gullarni to'gri klasterlarga ajratishi va klaster tahlilni o'tkazadi.

a) b) c)

3-rasm. Iris gulining uch xil turi Har bir tanlanmada iris gulining 4 ta alomatlari berilgan (santemetrda).

1. Gulkosasi uzunligi ( eng. sepal length);

2. Gulkosasi kengligi ( eng. sepal width);

3. Gulbargi uzunligi ( eng. petal length);

4. Gulbargi kengligi ( eng. petal width).

Berilgan masalasda klasterlar soni 3 ta bo'lishi kerak. Neyron to'rning har bir qatlamda 4 ta kiruvchi neyron 3 ta chiqish bo'ladi (4-rasm). Boshlang'ich vazn koeffisientlarini [0..1] oraliqdan ixtiyoriy tanlab olamiz.

4-rasm. Kohonen neyron to'rida Iris gulini klasterlarga ajratish strukturasi Yaratilgan dasturni ishga tushiramiz keyin, "TANLANMA" tugmasini tanlanadi. Natijada kerakli tanlanmani tanlash uchun muloqot oynasi ochiladi (5-rasm). Bu yerdan Iris gulining tanlanmalari

joylashgan "Tanlanma iris.txt" matn fayli tanalnadi. Natijada tanlanma ekranda jadval ko'rinishida chiqariladi (6-rasm).

г zachot tayyor

Недавние

Рабочий стол

I I15x20

I_I 20 x25

¡_j Matija

i_, Tanla

I_J Tanlan

;_1 Tanlan

i 1 Tanlan

n a td I aba

■*— г.'i ,-•-, -i-

Дата изменения 03^2J019 23j10

17.12.2018 0:04

08.02J019 23-.OS

05.02.2019 21:44 05.02.J2019 22-.00 01.02.20X3 1&-.32 2&.01.2019 21:03

m

i "TX

i "TX

i "TX

i "TX

i "TX

i "TX

i "TX

Имя Файла: Тип Файлов

5-rasm. Tanlanmani tanlash uchun ochiladigan muloqot oynasi

ВД Formt

TANLANMA KLASTERIÏATSIYA KLASTER TAXLIL | I KLASTER VIZUAL | 1 KOHONEN XARITASI H

TAMASMA

Tan [an ma I и г soni n = 150 Alornatlav soni n — 4 Sinflar soni n — 3

11 -alomat | >alo itat |з-акшш alomat |Klaster

1И0.51 35 0.14 02

2 0.49 3 0,14 02

3 0.47 32 0,13 02

4 0.46 31 0.15 02

5 0.5 36 0.14 02

6 0.54 39 0,17 04

7 0.46 34 0.14 03

S 0,5 34 0,15 02

9 0.44 29 0,14 02

10 0.49 3Î 0.1Î 01

11 0.54 37 0.15 02

12 0.4S 34 0.16 02

13 0.48 3 0.14 01

14 0,43 3 0,11 01

> < rt ■ ñ 11 ЛТ

6-rasm. Tanlanmani dasturga yuklangan holati Boshlang'ich vazn koeffisientlarini [0..1] oraliqda taqriban aniqlab. Boshlag'ich vazn koeffisientlari asosida kasterizatsiya qilish uchun "KLASTERIZATSIYA" tugmasi tanlanadi. Natijada tanlanma klasterizatsiya qilinadi va har bir tanlanmaning klaster raqami tanlanma alohida ustunda chiqariladi. Oxirgi natijaviy vazn koeffisientlati jadvalga chiqariladi.

TANLANMA

'Tiuïhfmw. iris СИ

H

KLASTERIZATSIYA

KLASTER TAXLIL

TälllälMnalär soni n = Ï50

A|.H]L.)I|,H s'iiii a 4

Sinflar soni n = 3

TAX LAN M A

1-ЭйЩ |2-siMBát 3-3I0 mat ]J^kjinai Kiastcr

_ 0,JÍ 0,3; 0,14 0,02 j

2 0,4? 0,3 0,14 0,(12

3 0,47 0,32 0,13 0,02

4 0,46 0,31 0,15 0,02

1 o.¡ 0,36 0,14 0.02

6 0.51 0,39 0,17 0,04

7 0,46 0,34 O.J J 0,03

В 0.5 0,34 0,15 0,02

9 0.44 0.29 0,14 0,02

10 Û-4S> 0,31 0,15 0,01

11 0,54 0,37 0,15 0,02

12 0,46 0,34 0,16 0,02

13 0.4 & 0,3 0.14 0,01

14 0.43 0,3 0,11 0,01

i* л е<у ,-, i л ■ , Л 'V, 1

; ¿'i! № ; a

KLASTER VIZUAL

KO HO WEN XARITASI

n О Sil I. A N G' CH " VAZN

Ml ¡2 |4

О»,» 1.1,53 0.24 0,02

1 0,07 0,17 0.37 0,3!

3 0,7f O,J; 0,73 0,23

N A T 1 J V Y VAZN*

m [2 1 И 1

HO,^79}lîm34127M85!0,lWI94594iaD207MO;W 2 ».ís;251723((i/2W2JJ5(lJJ).410339í7?1{l.I39?2ias.í-i 0,669327721 0,313 2615 2 Г 0.5 ! M 864 56.0,2Í ffi>?4 S 02,

7-rasm. Tanlanmani klasterizatsiyalash natijasi Tanlanmani klasterlarga ajratib bo'lgandan so'ng. Klaster tahlilini o'tkazishimiz mumkin. Buning uchun "KLASTER TAHLIL" tugmasi tanlanadi. Natíja 8-rasmda keltirilgan.

W'™1 !=J[_m''B j

TANLANMA KLASTERIZATSIYA I KLASTER TAXUL I KLASTER VIZUAL KO NOMEN XARITASI

KLASTER TAHLIL

\4Klaslrt Klasltr o'lcliami 1-alo mat o'nacha 2-afomaî ortacha 3-aloiiiat o'rtacha f-aSnnui o'nachs Izoh

1 m 3,0060001373291 3/280002J939W1 1,461»»SS»Í91 0.2JÍ99990E447266

2 41 S,S97S721W35074 2.7J7447.22:44ÍS7 4:242 Î52493 4 S093 13404256739? 149

3 Jj 6,SS2827971S363J 3.18113219063237 5,53207?05J 24 06S 2.2301SS0SIS493

SAQLASH J

8-rasm. Klaster tahlil natijasi.

Jadvaldagi "Izoh" ustuniga har bir klasterning alohida xususiyatlarini yozib qo'yishimiz va "SAQLASH" tugmasini bosish orqali barcha ma'lumotlarni faylga saqlab qo'yishimiz mumkin.

Klasterizatsiya natíjalarini vizual ko'rish uchun "KLASTER VIZUAL" tugmasi tanlanadi. Ochilgan oynadan "Boshlang'ich vazn" va har bir klasterni rangini boshlang'ich belgilan, boshqa rangni tanlanishi ham mumkin. Natijada boshlang'ich olingan vazn koeffisientlari bo'yicha klasterizatsiya natijasini ikki o'lchovli fazoda har bir klasterda tegishli alomatni belgilangan rangdagi aylanalarda chiqariladi (9-rasm).

дшиц

Kk nlrrtir m п-^Jn i Гм i linli'N

KUSTEFUZATSIYA KLASTER TAXLIL KLASTER VIZUAL KCHOWEH ÄAHITA3I

I LI.I-LI l'I ■

: niml- r ttijrti .i I.I.I *

*

# 1'г.',"

I 1 * •

. *

J Hi

M nuz 1ГЯ1 ^

9-rasm. "BOSHLANG'ICH VAZN" koeffisientlari asosida klasterizatsiyaning vizual ko'rinishi "KLASTER VIZUAL" oynasidan "Natijaviy vazn" tanlansa berilgan tanlanmani natijaviy vazn koeffisienlariga asosida klasterlar vizuallashtiriladi (10-rasm).

10-rasm. "Natíjaviy vazn" koeffisientlari asosida klasterizatsiyaning vizual ko'rinishi Keltrilgan 9-rasmda klasterlarga to'g'ri ajratilmaganini ko'rish mumkin. Chunki bir klasterdagi tanlanmalarda boshqa klasterdagi tanlanmalar ham mavjud. 10-rasmda esa har bir klasterning tanlanmalari alohida turibdi.

Ushbu dasturda xaritani hosil qilishda to'rburchakli oltiburchakli elementlardan foydalanib tuzilgan. Buning uchun Kohonen xaritasi to'rburchakli (yoki oltiburchakli) elemenlarga bo'linadi. Vizuallashtírishda bo'lingan elementlar qanchalik ko'p bo'lsa natijani ham shunchalik aniq ko'rish mumkin.

Yaratilgan dasturda Kohonen xaritasini 10x10, 30x30 va 100x100 bo'laklarga bo'lish mumkin. 11-rasmda "Boshlang'ich vazn" koeffisientlari qiymatlari asosida Koxonen xaritasi 10x10, 30x30 va 100x100 o'lchamlarda hosil qilingan.

tanhhma

Klailrrlitr rattuhilfill

тшя!

I kJactrr IB 3

1 ЫиШг '

hEuiTi ■

XvrMu tyrl ¡ÏIYb.rrbLli -¡

ff BOSniAVC'ITII \ А7Л* ' ■ ' мшпимп

11-rasm. "Boshlang'ich vazn" koeffisienlari qiymatlari asosida Kohonen xaritasi

12-rasmda "Natíjaviy vazn" koeffisientlari qiymatlari asosida Koxonen xaritasi 10x10, 30x30 va 100x100 o'lchamlarda hosil qilingan.

ja jit

ТАКИНГ.Ь\

KLASTERtZATSIÏA

к Ij-r-l l;il г;иЬЦ| ill till hitttmh

I klaíttf ISl™ 3 1- LliHer 1С. J .1 LEuhTi M'a- 3

KLASTEft TAXllL KLASTEft VlZU AL

KOHONEN XARITASI

\wrll.i turl

¡ÏIVb.n7bLk -j

; г miu..iMi'H En.i/л fl ^ \ [ 11 kvn * hfTi

10x10

30x30

100x100

12-rasm. "Natijaviy vazn" koeffisienlari qiymatlari asosida Kohonen xaritasi

Koxonen xaritasini oltiburchakli elementlar orqali quramiz. 13-rasmda "Boshlang'ich vazn" koef-fisientlari qiymatlari asosida Koxonen xaritasi 10x10, 30x30 va 100x100 o'Ichamlarda hosil qilingan.

-JJ.t:

TANLANMA KLAS7EFLZATSIYA KLASTEUTAJÍLIL KLASTEft VIZ JAL KOHONEN XARITASI

Kbitrilnr r nibnhiiril

I.Lbfn'.ll

I lüiúir (к""«- ч

: klulcr t'1«'

/ fcîuiTi I"1-

^priii hÀ jbfa'birrkiU -J

f ВПЛШ.ЛМ/И II \ WY

V s [LI VVIV WM

13-rasm. "Natijaviy vazn" koeffisienlari qiymatlari asosida Kohonen xaritasi Koxonen xaritasini oltiburchakli elementlar orqali quramiz. 14-rasmda "Natijaviy vazn" koef-fisientlari qiymatlari asosida Koxonen xaritasi 10x10, 30x30 va 100x100 o'Ichamlarda hosil qilingan.

.13 Jf

tAnlakma

HLASTERtZATSIVA

KtAtfffi TAXllL KLASTBft VffiU AL

KOHONEN XARITASI

KblEMlltr r;ilïl>llllilll lluNKII

I hllitif !■ c>:d 4

1- klulcr J

3 t.L:n1iT ■ '"i- 3 Лаг1» tHl

^¿nr^Lli -j

г вдетйлмс'кнглй

Г' N hlUtYll

]

10x10

30x30

100x100

14-rasm. "Natijaviy vazn" koeffisienlari qiymatlari asosida Kohonen xaritasi

Xulosa. Yuqoridagi natijalardan shuni xulosa qilish mumkin. "Boshlang'ich vazn" koeffisienlari asosida yaratilgan karitada tanlanmani guruhlarga to'g'ri ajratmagan chunki 11-rasmdagi karitada bir guruhdagi tanlamlar ichida boshqa guruhga tegishli tanlanmalar mavjud. "Natijaviy vazn" koeffisienlari asosida yaratilgan karitada tanlanmani guruhlarga to'g'ri ajratgan. 12-rasmdagi karitada bir guruhdagi tanlamlar ichida boshqa guruhga tegishli tanlanmalar mavjud emas. Xaritani ko'proq bo'laklarga bo'lganda natija aniqroq ko'rinadi.

Adabiyotlar ro'yxati

Honkela T., Lagus S.K., Kohonen T. (1996). Exploration of Full-Text Databases with Self-Organizing Map. Proc. of International Conference on Neural Networks. Washington, Vol(1), PP. 56-62

Nils J. (2005). "The Quest for Artificial Intellegence". Washington.

Teuvo Kohonen. (2001). Self-Organizing Map. Springer, Berlin:Heidelberg.