CC BY
7ИНТЕГРЦИЯЛАШДА ОБЪЕКТЛАРНИ ТАНИБ ОЛИШ МАСАЛАЛАРИ
О. С. Раджабов
ТАТУ, Илмий тадкикот булими бош мутахассиси
АННОТАЦИЯ
Биз куйида объектларни таниб олиш деган интеграция жараёнидаги функцияларнинг номи, маълумот тузилма ва унинг элементлари, маълумот ва унинг диапозони хакида атрофлича билиб оламиз. Бунда элементларнинг синфларга ажратишдаги категориялаш турлари, самарали категориялаш формулалари атрофлича урганилади. Самарадорликни ошириш алгоритмлари математик формулалар оркали изохлаб берилади.
Калит сузлар: Йуналтирилган объект, эмприк маълумот, однф атрибути, бахолашни хисоблаш алгоритми.
PROBLEMS OF RECOGNITION OF OBJECTS IN INTEGRATION
О. С. Раджабов
TUT, Chief Specialist of the Department of Scientific Research
ABSTRACT
Below we will learn more about the name of the functions in the integration process called object recognition, the data structure and its elements, information and its range. In this case, the types of categorization of elements into classes, effective categorization formulas are studied in detail. Efficiency algorithms are explained using mathematical formulas.
Keywords: Oriented object, empirical data, class attribute, evaluation calculation algorithm.
Объектларни таниб олиш деган интеграция жараёнидаги функцияларнинг номи, маълумот тузилма ва унинг элементлари, маълумот ва унинг диапозони тушинилади. Бу элементларнинг кайдай синфга тегишли эканлигини аниклаш мухимдир. Чунки таниб олинган объект учун билимлар базасининг коидалари асосида маълумотларни кучириш амалга оширилади.
Объектларни таниб олишнинг асосий вазифаси - бу объектни бир-бирига мослиги урганиш, яъни таниб олишни таъминловчи математик ва алгоритмик таъминотни ва хал килувчи коидаларни аниклашдан иборат. Иккита объект бир-бирига ухшаш дейилади, агар улар орасида мослик (мос атрибут, киймат типи,
диапозон) мавжуд булса. Объектларни киёслаш ёки солиштириш таниб олишнинг асосий масаласи хисобланади.
Объектларни таниб олиш назариясининг энг мухим тушунчаларидан бири-бу синф тушунчасидир. Синф-бу умумий атрибутлар (хусусиятлар) билан фарк килувчи объектларни мажмуасидир. Шундай килиб, объектларни таниб олиш масаласи - объектларининг хусусиятларини урганиш асосида уларни олдиндан берилган синфларга тегишли ёки тегишили эмаслигини аниклашдан иборат.
Энг куп таркалган объектларни таниб олишни компютер техникасига тажриба йули билан объект хакида олинган эмпирик маълумотларни урганиш ва бу маълумотлар орасидан энг мухимларини топиш хамда топилган мухим белгиларга хос булган хал килувчи функцияни хосил килиш ва уларни ишончлилигини янги объектларни таниб олишда текшириб куришдан иборат.
1-расм. Объектларни аниклаш тизимни умумий схемаси Объектларни аниклаш тизимни умумий схемасида келтирилган хар бир функция мустакил булиб, куйидагича аниклаш мумкин:
- Объект хакидаги эмприк маълумотлар, интеграицялаш тажриба оркали аникланади;
объектларни хусусиятларига (ёзилиши, фойдаланилган жойи, атррибути, диапозони) асосан урганилади, яъни объектлар учун хос булган асосий белгиларни топиш маълумотларни урганишга киради.
Укитувчи ёрдамида урганиш - объектларнинг кайси синфга тегишлилиги, объектларнинг хусусиятлари сони аввалдан маълум булади;
Х,ал килувчи функцияни топиш - укитувчи ёрдамида объектларга хос булган асосий хусусиятлар тизимини топиш булиб, хусусиятлар тизимига хос булган функция хал килувчи функция деб аталади ва тернар амалиги ифодаланиб, мантикий куринишда булади.
Объектни таниб жаранида объектни урганиш давомида хосил килинган хал килувчи мантикий функция ёрдамида олдиндан маълум булган мос синфлардан бирига киритишни мустакил равишда амалга оширади. Бу амал уч кийматли мантик асосида амалга оширилади. Масалан, агар f•.x> 0 булса, объект Сх синфга тегишли, акс холда f•x< 0 булса объект С2 синфга тегишлидир, агарда юкоридаги икки хол хам мавжуд булмаса, у холда таниб олишш бекор килинади, яъни
'С1,/\х> 0 F = \c2,f•x < 0 0,/.х = О
Объектларни таниб олиш турли сохаларда амалий ахамияти кенгдир. АТларида ИХ учун интеграциялашда кенг кулланилиши куйидаги хусусиятларга асосланади:
- Тадкик килинаётган объектларга;
- Объект хакидаги маълумотнинг етарлигига.
Объектларни таниб олиш учун жуда куплаб усуллар алгоритмлар ва фойдаланиш учун тайёр кутубхоналар мавжуд. Интеграциялаш масаласида булардан фойдаланиш мумкин. Куйидаги амалиётда кенг таркалган алгоритм моделлари:
1. Статистик моделларга асосланиб, таниб олиш алгоритмининг бу тойифадаги моделлари математик статистика аппаратларини куллаб, синфларга мос хусусиятини таниб олиши мумкин булган холда кулланилади.Бу моделнинг иловалари жуда куп.
2. Р-модел - синфларга ажратиш усулини куллашга асосланган моделлар Бу моделлар турли синфларга ажратувчи энг яхши мисол сифатида танланадиган хусусият орасидаги синфлар улчами масаласининг бош таърифидан фаркланади. Моделнинг тайёр фойдаланиш учун инструменал иловалари мавжуд;
3. П-модел - потенциал функциялар усулига асосланиб курилган моделлар. Синфга тегишли объект функцияси сифатида хар доим мусбат ва монотон камаювчи функция масофаси булган потенциал функция кулланилади. Бу ёндашунинг алгоритмлари объектга йуналтирилган дастурлашни куллаб кувватловчи дастурлаш тиллари учун ишлаб чикарилган.
4. Мантикий математика таъминоти асосланган моделлар Л-модел деб юритилади. Бу моделда объектнинг хусусиятлари ва синфлари мантикий узгарувчилар сифатида каралади. Синфнинг хусусиятлар Буль муносабатлари шаклида ифодаланади. Моделнинг таёр дастурлаш функцияларига эга кутубхоналари мавжуд.
5. Г-модел - бахоларни хисоблаш алгоритми булиб, кисман прецедентликка асосланган. Объектлар орасидаги якинликни маълум кисм маълумотларга ишлов
| ^ -.^Т-Ч. - - |
бериш оркали аниклайди. Якинлик киймати туплами буйича объектнинг бирор-бир синфга тегишлилик функцияси хосил килинади ва синфларга тегишли булган объектнинг умумий киймати хисобланади.
Интеграция масаласини хал килишда бахолашни хисоблаш алгоритми (БХД) фойдаланиш ва унинг дастурий инструментлари интернетдан олиш мумкин.
Ишлаш тамойилига кура, бу алгоритм аниклашда эталон ва объектлар орасидаги якинликни характерлаши билан ажралиб туради. БХДнинг бошка усуллардан фарки, хусусиятлар устида олиб бориладиган амалларни фойдаланувчи хохошига кура ташкил этиб, алгоритмлар учун объект хусусиятлар бир вактда хар хил кисм синфда булиши мумкин. БХАда аникланаётган объект ва объектлар орасидаги умумлаштирилган якинлик тушунчаси киритилади. Умумлашган якинлик деганда, эталон билан объектни такослангандаги кисман якинлик тушунилади.
Бу алгоритмда объектлар фаркини ва ухшашликни аниклаш масаласи параметрик куринишда аникланади. Аниклаш хатолиги параметрлаштиришнинг деярли барчасида сифат мезони сифатида каралади:
- хусусиятлар буйича объектларнинг якинлигини хисоблаш коидаси;
- хусусиятлар синфда объектларнинг якинлигини хисоблаш коидаси;
- у ёки бу хусусият объектнинг мухимлик даражаси белгилаши мумкин;
- хар бир мухимлик даражаси тупламининг улуши кайсидир синф билан аниклансин
- объектнинг ухшашлигининг натижавий киймати булиши шарт
Тимсолларни аниклашнинг бу модели Ю.И. Журавлев ва М.М. Комилов,
[21,39,52] бошчилигидаги олимлар гурухи томонидан яратилган ва ривожлантирилган.
Агар кандайдир хусусиятлар туплами объект куринишида ифодаланса, у холда албатта шундай фазо буладики, бунда хар бир объектнинг хусусиятига кандайдир ихчамлашган туплами мос келади.
Демак, бу дегани объектларни таниб олиш масалаларининг асосини шундай синтезланган фазога утказиш керакки, бунда объектлар ихчам булади. Бундан келиб чикадики, агар o,oобъектлар маълум хусусиятларга эга булган кандайдир о (Л = 12 /?ч объектлар туплами оркали, яъни (о о) куринишда
Я ' '"'' ' Я i
берилса, у холда куйидаги масала келиб чикади:
Шундай хусусиятлар намоён килиш керакки, бу хусусиятлар битта обюъектга карашли объектларнинг узаро фаркини ифодаласин. Бошкача килиб айтганда, шундай фазони куриш керакки керакки, бунда o (j = 1,...,m) объектлар
ихчам булиши керак.
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 2 I ISSUE 2 I 2021
ISSN: 2181-1601
Тахлил килинган илмий тадкикот ишларда бу каби масалалар ва хоссаларни
топиш акс эттирилган[19,25,26,27]. Бу ишларнинг асосий мазмуни
куйидагилардан иборат:
Фараз килайлик, бинар ва узлуксиз векторлар а — (а , а ,..., а )
Л А Л_ Л 1 2 п
{у = 1,...,t ,,п) L (Iok\=L) кувватли О тупламда о1,о2,...,ок (о'.по' =0,/
I К
кисм тупламлари акс эттирилган. Бу кисм тупламлар ургатадиган О тупламдаги
берилган тимсоллар деб хисобланади (0= у ).
j = 1 у
Фараз килайлик o тупламдаги туплам остилар o\ объектларга мос келади. o тупламдаги о\ кисм тупламлар (m —1) олган о\ объектларга мос келади
(S— — S\S ). S
ургатадиган танланмадан фойдаланган холда, таянч
j J
объектларга нисбатан шундай
R( x) хал килувчи коидани топиш керакки, курсатилган S га карашли ихтиёрий S . объектни берилган тимсоллардан бирига
тегишлилигини аниклаб берадиган булсин. Бу ерда таниб олишнинг хатолик эхтимоли (1 — г) ишончлиликка эришишган холда е дан ошмаслиги керак. Бу
масалани геометрик куйилиши шундан иборатки, S (у — 1, l) объектларнинг
у
а , ... , а хоссаларининг фазосидаги укитиш жараёнида шундай гиперсиртни У1 Уп
куриб олиш керакки, уша гиперсирт S тупламни S* ва S— кисм тупламларга
j J
ажратадиган булсин. Бунда берилган е ва г таъминланган булсин. Бу сиртда аникланадиган R(x) хал килувчи коиданинг тадбигини, S тупламга кирмаган янги маълумотларни гурухларга ажратиш жараёнида тимсолларни аниклаш дейилади.
REFERENCES
1. Баканов МЛ, Сергеев Э.А. Анализ эффективности использования оборотных средств // Бухгалтерский учет. 1999. № 10. с.
2. Балабанов И.Т. Электронная коммерция / ИХ Балабанов, — СПб.: Питер, 2001.
3. Баутов А.Н. Программно-методическое обеспечение «Расчет рисков
SCIENTIFIC PROGRESS VOLUME 2 I ISSUE 2 I 2021
ISSN: 2181-1601
и вычисление оптимальных затрат на систему защиты информации от несанкционированных действий и сохранение конфиденциальности информационных ресурсов». ML, 2001.
4. Баяндин Н.И. Технологии безопасности бизнеса. М.: Юристъ, 2002.
5. Белл Д. Социальные рамки информационного общества. Новая технократическая волна на Западе. - М.: «Наука», 2004.
6. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов.-М.: «Финансы», 2004.
7. Катаев А.В. Виртуальные предприятия - новая ступень в организации НИОКР //Стратегические аспекты управления НИОКР в условиях глобальной конкуренции: Отчет по НИР № 01.2.00100692. Таганрог: ТРТУ,2001.
8. Энциклопедия компьютерных вирусов Евгения Касперского //Электронная версия 2010.
