CC BY
5Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
INTELLEKTUAL SUV TOMCHISI ALGORITMINING TIBBIY TASHXIS QO'YISH
MASALALARIGA QO'LLANILISHI
Muhammediyeva Dildora Kabilovna,
texnika fanlari doktori, TATU, Axborot texnologiyalari va dasturiy ta'minot kafedrasi professori E-mail: [email protected]
Eshboyev Erkin Abdirashidovich,
Qarshi davlat universiteti Amaliy matematika kafedrasi dotsenti E-mail: [email protected]
Klicheva Firuza Gulmuratovna,
Qarshi davlat universiteti Amaliy matematika kafedrasi o'qituvchisi E-mail: [email protected]
Annotatsiya. Ushbu maqola tibbiy tashxis qo'yish masalasini hal qilish uchun intellektual suv tomchilari algoritmini (IWD) qo'llashni taklif etadi. Maqoladan maqsad IWD ning tibbiy tashxislash masalalariga qo'llanilishini sinab ko'rish va boshqa umumiy optimallashtirish algoritmlari bilan taqqoslaganda uning samaradorligini baholashdir. Shu maqsadda maqolada IWD algoritmidan foydalanib, yurak qon-tomir kasalliklari bilan og'rigan bemorlarga tashxis qo'yish jarayonini intellektual tarzda amalga oshirishni bajaruvchi standart obrazlarni anglash masalasi qaralgan. Qo'yilgan masalani yechish maqsadida haqiqiy tibbiy ma'lumotlarga asoslanib, IWD algoritmi asosida ishlovchi dasturdan natijalar olingan.
Shuningdek ushbu algoritm yordamida olingan natijalar boshqa umumiy optimallashtirish algoritmlari (Ant) yordamida olingan natijalar bilan taqqoslangan va natijalar jadval ko'rinishida keltirilgan.
Kalit so'zlar: Intellectual Water Drops, tashxislash, informativ alomat, optimallashtirish, model, metaevristik algoritm, populyatsiya, agent, tuproq, tezlik.
Kirish. Tibbiy tashxis qo'yish muhim o'rin tutadigan zamonaviy dunyoda kasalliklarni aniqlash va samarali davolash usullarini ishlab chiqish, tashxisning aniqligini oshirishning mukammal usul va vositalarini izlash eng dolzarb vazifalardan biri hisoblanadi. Bu sohadagi innovatsion yondashuvlardan biri tibbiy tashxis qo'yish masalalarini hal qilish uchun intellektual algoritmlardan foydalanishdir [1-3].
Ushbu maqolada tibbiy tashxis qo'yish masalalarini hal qilish uchun intellektual suv tomchilari algoritmi (Intellectual Water Drops- IWD) ni qo'llashga e'tibor qaratamiz. IWD - bu murakkab optimallash muammolarida optimal yechimlarni samarali topishga mo'ljallangan metaevristik
optimallashtirish algoritmi hisoblanadi. Ushbu ishdan maqsad IWD algoritmining tibbiy tashxis qo'yish masalalariga qo'llanilishini o'rganish va boshqa umumiy optimallashtirish algoritmlari bilan taqqoslaganda samaradorligini aniqlashdir. Maqolada quyidagi vazifalarga e'tibor qaratamiz:
- Optimal alomatlarni tanlash: Biz bemor alomatlarining katta to'plamidan informativ alomatlarni tanlash uchun IWD dan foydalanish imkoniyatini o'rganamiz. Bu tasniflash va bashorat qilish algoritmlarining aniqligi va samaradorligini oshiradi.
- Model parametrlarini optimallashtirish: Tibbiy tashxis qo'yishda ishlatiladigan
42
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific Электронный научный журнал "Потомки Аль-
journal of Fergana branch of TATU named after Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
mashinali o'rganish modellarining parametrlarini optimallashtirish uchun IWD dan foydalanish imkoniyati o'rganiladi. Bu modellarni muayyan tashxislash vazifasining xususiyatlariga mos keladigan tarzda sozlash imkonini beradi.
- Bemorlarni tasniflash: Bemorlarni ularning alomatlariga qarab tasniflash uchun IWD dan foydalanish imkoniyati o'rganiladi. Bu o'xshash alomatlarga ega bo'lgan bemorlar guruhlarini aniqlashga, tashxis va qaror qabul qilish aniqligini oshirishga yordam beradi.
Ish davomida haqiqiy tibbiy ma'lumotlar bo'yicha tajribalar o'tkaziladi va IWD yordamida olingan natijalar boshqa umumiy optimallashtirish algoritmlari bilan taqqoslanadi.
Maqolada IWD algoritmidan foydalanib, yurak qon-tomir kasalliklari bilan og'rigan bemorlarga tashxis qo'yish jarayonini intellektual tarzda amalga oshirishni bajaruvchi standart obrazlarni anglash masalasi qaraladi.
Adabiyotlar tahlili va metodologiya.
Intellektual suv tomchilari algoritmi daryolarda sodir bo'ladigan ba'zi jarayonlarni modellashtirish va keyin ularni algoritm sifatida amalga oshirishga urinishdir.
IWD algoritmi yangi ishlab chiqilgan algoritmlardan biri bo'lib, bu algoritm daryo tizimlari dinamikasini simulyatsiya qiladi. IWD -populyatsiyaga asoslangan algoritm bo'lib, unda har bir tomchi yechimni ifodalaydi va yechimlarni qidiruv paytida tomchilarni almashtirish yanada yaxshi yechimlarni topish imkoniyatini beradi.
2007 yilda eronlik olim Hamed Shoh-Husayni intellektual tomchilarning xatti-harakatlari algoritmini ishlab chiqdi [4]. IWD algoritmida bir nechta sun'iy suv tomchilari o'zaro ta'sir natijasida o'z muhitini eng kam qarshilik yo'li bo'ylab optimal yo'lni topadigan tarzda o'zgartirishga qodir. Bu algoritm populyatsiyaga yo'naltirilgan konstruktiv optimallashtirish algoritmi hisoblanadi [5-6].
IWD - bu suv tomchilari daryo oqimini o'zgartirish orqali o'z manziliga optimal yo'lni topadigan model. Unga uchta muhim parametr yordam beradi. Tomchilar o'z harakat tezligiga ko'ra daryoning tubidagi tuproqlarni tashish xususiyatiga ega.
Tomchining tezligi qanchalik yuqori bo'lsa, u tashiydigan tuproq miqdori shunchalik ko'p bo'ladi, bu esa o'z navbatida boshqa agentlarning erkin harakatini ta'minlaydi. Tuproq bo'lmagan joylarda oqim tezligi oshadi [7]. Optimal yo'lni eng kam miqdordagi tuproq bo'lgan va eng yuqori tezlikka erishish mumkin bo'lgan yo'l deb atash mumkin. IWD yordamida optimallashtirish strategiyasini amalga oshirish mumkin, bunda tasodifiy agentlar bir-biri bilan intellektual tarzda o'zaro ta'sirlashadi, shu yo'l bilan ular birgalikda daryo oqimi yo'nalishini o'zgartiradi va hech qanday tuproqqa duch kelmaydigan optimal yo'lni yaratadi. Bunda agentlarning oqim tezligi mumkin bo'lgan eng yuqori darajaga erishadi [8-9]. IWD algoritmining asosiy tamoyillari:
• Har bir suv tomchisi ko'p tuproqli yo'ldan ko'ra kam tuproqli yo'lni afzal ko'radi.
• Har bir suv tomchisi manbadan manzilgacha bo'lgan yo'lda bir nechta yo'nalishlardan birini tanlashga to'g'ri kelganda qisqaroq yo'lni tanlaydi.
• Yo'lning holati shu yo'ldagi tuproq miqdori bilan belgilanadi, tuproq darajasi ko'p bo'lgan yo'l optimal bo'lmagan yo'l, tuproq darajasi kam bo'lgan yo'l esa optimal yo'l hisoblanadi. Daryoda oqayotgan har bir tomchi suvning
xususiyatlaridan biri uning tezligi hisoblanadi. Yana bir xususiyati uning tuproq tashuvchanligidir. Shunday qilib, har bir tomchi suv ma'lum miqdordagi tuproqni bir joydan ikkinchi joyga ko'chirishga qodir. Bunda tuproq tez harakatlanuvchi qismdan sekin harakatlanuvchi qismga o'tadi. Ushbu harakat davrida uchta o'zgarish ro'y beradi:
• suv tomchisining tezligi oshadi;
• suv tomchisining tuproq bilan to'yinganligi ortadi;
• bu ikki nuqta orasida kanaldagi tuproq miqdori kamayadi (grafning ikki nuqtasi orasidagi vazn kamayadi).
Shunday qilib, IWD algoritmida tomchilar ikkita asosiy xususiyatga ko'ra tavsiflanadi:
• tezlik,
• tuproq.
Bu xususiyatlarning ikkalasi ham algoritm ishlashi davomida o'zgarib turadi. IWDdagi tomchilar
43
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
manbadan manzilga o'tadi va o'z sayohatini boshlang'ich tezlik va tuproq miqdori bilan boshlaydi [10]. Harakat davomida tomchilar tuproq olib tashlanadigan va biroz tezlikka erisha oladigan muhitdan o'tadi. Bunda IWD iterativ tarzda amalga oshiriladi deb taxmin qilinadi. Joriy nuqtadan ikkinchisiga tomon suv tomchisining harakati davomida tomchi tezligi tuproq miqdoriga teskari proporsional bo'lib, ular nochiziqli munosabatda bo'ladi:
vel = vel(t — 1) +
Av
Bv+Cv*soil2(i,j)
(1)
Bu yerda Av, Bv, Cv tezlik koeffitsientlari (kirish parametrlari), soil(i,j) esa graf tugunlari orasidagi tuproq miqdori. Bundan ko'rinadiki, kam tuproqli yo'l IWD tomchisining ko'p tuproqli yo'lga qaraganda tezroq harakatlanishiga imkon beradi.
IWD tomchisi atrof-muhit bo'ylab harakat qilganda tuproqni to'playdi. Bu tuproq ikki joyni bog'laydigan yo'ldan olinadi. IWD tomchisi olgan tuproq miqdori IWDni hozirgi joydan keyingi joyga ko'chirish uchun zarur bo'lgan vaqtga nochiziqli proportsionaldir. Bu vaqt oralig'i chiziqli harakat uchun oddiy fizika qonunlari yordamida hisoblanadi:
time(i, i,vel) = —
J vel
(2)
Bu yerda R - ikki nuqta (tugun) orasidagi masofa. Tomchiga qo'shilgan tuproq miqdori:
dSoil(i,j) =
Bs+Cs*time(i,j ,vel)
(3)
Bu yerda As, Bs, Cs - tuproqning meliorativ holati koeffitsientlari. Nuqtalar orasidagi yo'lda yangi tuproq miqdori quyidagicha aniqlanadi:
soil(i + 1,j + 1) = Po * soil(i,j) + Pn* dSoil(i.j) (4)
Bu yerda Po va Pn - tuproq miqdorining o'zgari sh j arayonining koeffitsientl ari.
Shunday qilib, harakatlanish uchun sarflangan vaqt harakat tezligiga teskari proportsional va ikki
nuqta orasidagi masofaga to'g'ri proportsional bo'ladi. Shuni ta'kidlash kerakki, bu yerda tuproq atrof-muhit haqidagi ma'lumotlarning miqdoriy ko'rsatkichidir. Yuqorida keltirilgan formulalar tomchilarning tuproq darajasi yuqori bo'lgan yo'llarga nisbatan tuproq darajasi past bo'lgan yo'llarni tanlash afzalligini ko'rsatadi. Optimal yo'lni tanlash mavjud yo'llarga yagona tasodifiy taqsimotni qo'llash orqali amalga oshiriladi. Navbatdagi yo'lni tanlash ehtimoli mavjud yo'llarning tuproq darajasiga teskari proportsionaldir. Shuning uchun, tuproq darajasi past bo'lgan yo'llar IWD tomchilari tomonidan tanlanish ehtimoli yuqori [11-14].
Rayapudi [15] tomonidan olib borilgan tadqiqotda IWD algoritmi iqtisodiy yuklarni jo'natish muammolarini (ELDP) hal qilish uchun qo'llanilgan. Lenin va Kalavati [16] tadqiqotida IWD algoritmi aralash butun sonli chiziqli boylmagan optimallashtirish masalasi sifatida tuzilgan optimal reaktiv quvvatni taqsimlash masalalarini hal qilish uchun taklif qilishgan.
D.J.Kalita va boshqalarning tadqiqotida ko'krak bezi saratonini erta bosqichda aniqlay oladigan samarali CAD (Computer -aided Diagnosis -Kompyuterli tashxis) tizimini loyihalashda alomatlarni tanlash uchun yangi ikki tomonlama chegaraga asoslangan aqlli suv tomchilari IWD algoritmi taklif qilingan [17].
IWD algoritmini tibbiy tashxis qo'yish masalalariga qo'llash maqsadida quyidagicha moslashtirishni amalga oshiramiz. Ushbu algoritm tibbiy tashxislashda kasalliklar bilan bog'liq optimal parametrlarni yoki alomatlarni aniqlash uchun ham qo'llaniladi. Tibbiy tashxis qo'yish masalasi uchun IWD algoritmi modeli quyidagicha ko'rinishda bo'lishi mumkin:
1. Masala qo'yilishini shakllantirish: Bu bosqichda hal qilinishi kerak bo'lgan tibbiy tashxislash masalasi aniqlanadi. Masalan, bu bemorning alomatlariga ko'ra kasalliklarni tasniflash masalasi bo'lishi mumkin.
2. Grafni qurish: Alomatlar yoki parametrlarning barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalarini ifodalovchi graf
44
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
yaratiladi. Grafning har bir tuguni bitta kombinatsiyaga mos keladi.
3. Optimal yo'lni tanlash ehtimolligini hisoblash: Alomatlar yoki parametrlarning har bir kombinatsiyasini tanlash ehtimolligini hisoblaydigan evristik funktsiya aniqlanadi. Ushbu ehtimollik tanlangan kombinatsiyalarning ko'rinishiga qarab yangilanadigan tuproq miqdoriga asoslanadi.
4. Tomchilarni ishga tushirish: Grafdagi tasodifiy tugunda suv tomchilari ishga tushiriladi va ulardaga tuproq miqdorini yangilanib, har bir kombinatsiyaning sifati baholanadi hamda tomchilarning graf bo'ylab harakatlanishiga ruxsat beriladi.
5. Tomchilar harakati: Tomchilar harakatlanishni davom ettirish maqsadida tuproq miqdori va evristik funksiyaga bog'liq ravishda, tanlash ehtimoli asosida keyingi tugunlarlardan birini tanlaydi. Binda joriy tugunga yaqin tugunning tanlanish ehtimoli yuqori bo'ladi.
6. Tuproq miqdorining yangilanishi: Har bir iteratsiyadan so'ng, tanlangan kombinatsiyalar ko'rinishiga qarab, graf qirrasidagi vazn (tuproq miqdori) yangilanadi.
7. Optimal kombinatsiyani tanlash va ishni yakunlash: Tuproq miqdorining yangilanishi va ko'chirilishi to'xtash shartiga erishilgunga qadar bir necha marta takrorlanadi. So'ngra tuproq miqdori va evristik funktsiyaga asoslangan alomatlar yoki parametrlarning optimal kombinatsiyasi tanlanadi.
Natijalar. IWD algoritmi asosida ishlaydigan dasturdan natijalar olish uchun ushbu https://www.kaggle.com/code/thakursankalp/detectmg -cardiac-ailments-ml-w-ecg-data saytidan olingan tanlanma faylidan foydalanamiz. Berilganlar to'plami yurak qon-tomir kasalliklari (YuQTK) tashxisi qo'yilgan bemorlarning 1160 ta yozuvlaridan iborat bo'lib, yozuvlar bemorlarga qo'yilgan tashxislarga ko'ra 4 ta guruhga ajratilgan, ya'ni ARR-aritmiya (1290), AFF-atrial fibrilatsiya (291-580), CHF - konjestif
yurak etishmovchiligi (581-870) va NSR - Oddiy sinus ritmi (871-1160). Ma'lumotlar MIT-BIH fiziologik tarmoq ma'lumotlar bazasiga asoslangan. Shunday qilib, faylda 1160 x 36 o'lchamdagi yozuvlar mavjud. 1-ustunda yozuvlarning tartib nomeri, 36-ustunda esa kasallik turi aks etgan. Qolgan ustunlar alomatlar bo'lib, ular turli tekshiruv natijalari hisoblanadi [18].
IWD algoritmi asosida tuzilgan dasturiy vositadan foydalanib bemor haqidagi ma'lumotlarga ko'ra uning tashxisi qaysi kasallik turiga yaqin ekanligini aniqlash mumkin bo'ladi. Buning uchun yuqorida keltirilgan berilganlar bazasini kompyuterga treining qilish kerak bo'ladi. Misol tariqasida yuqorida tavsifi keltirilgan tanlanma faylini kompyuterga o'rgatish hamda yangi bemor haqidagi ma'lumotni shu tanlanma fayli asosida qaysi kasallikkka yaqin ekanligini aniqlashni ko'rib chiqamiz. Yuqoridagi tavsifga ega tanlanma fayli ma'lumotlari dasturga uzatilganda va tomchilar soni 100 ga, iteratsiyalar soni 150 ga teng bo'lgan hol uchun quyidagi natijalar olindi:
Tanlangan Obvfklning tegishlilik diapazoni Shifokorlar Dastur tomonidan
obvekt tomonidan qo'yilgan taslixis aniqlangan obyektlar
11 1-290 Aritmiya 9, 14, 56, 23, 7, 89
299 291-580 Atrial fibrilatsiya 322. 456, 296.432, 561,301
721 581-870 Kçmjestif yurak yetishmovchiligi 602, 656, 860, 722, 782, 598
987 870-1160 Oddiy sinus гШш 988, 896, 1006, 1143, 1098, 907
1-jadval. IWD algoritmi natijalari
1-jadvalda tanlanmadan olingan, har bir guruhida 290 tadan obyekt mavjud bo'lgan 4 xil turdagi yurak qon tomir kasalliklari aniqlangan bemorlarning tartib raqami, ularning kasalliklarga guruhiga tegishlilik diapazoni, tanlangan bemorga shifokorlar tomonidan qo'yilgan tashxislar va IWD algoritmi asosida ishlovchi dasturdan foydalanib bemorlar holati bo'yicha to'plangan ma'lumotlarga ko'ra olingan natijalar aks ettirilgan. Masalan, 11-obyekt uchun shifokorlar tomonidan Aritmiya tashxisi qo'yilgan, uning tanlanmadagi aritmiya tashxisi qo'yilgan guruhga tegishliligi dastur tomonidan aniqlanishi kerak bo'lsin. Jadvaldan ko'rinib turibdiki, IWD algoritmi asosida ishlovchi dastur tanlangan obyektning haqiqatdan ham shu guruhga tegishliligini ko'rsatadi. Jadvalning qolgan satrlaridagi ma'lumotlar
45
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific Электронный научный журнал "Потомки Аль-
journal of Fergana branch of TATU named after Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени
Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252
Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
uchun ham xuddi yuqoridagi kabi fikrlarni aytish mumkin.
№ Algoritm Tanlangan obyekt Sartlangan yaqt (sekund) Masofa Tanlangan obvektga yaqin obyektlar
1 Ant 11 150 133887.01 110, 231.98, 7. 89,124
2 IWD 11 90 120478,23 9, 14, 56, 23, 7, 56
2-jadval. Algoritmlarning ishlashini taqqoslash natijalari
Yuqorida keltirilgan 2-jadvaldan ko'rinadiki, IWD algoritmi Ant algoritmiga nisbatan 60 sekund kam vaqt sarflagan, shu bilan birga u Ant algoritmiga nisbatan qisqaroq masofani topa olgan.
Xulosa. IWD algoritmi asosida olingan natijalar YuQTK ga tashxis qo'yish aniqligini oshirishi va tibbiy amaliyotda ko'proq asosli qarorlar qabul qilishga yordam berishi kutiladi. Shuningdek IWD algoritmining tashxislash tizimlaridaa qo'llanilishi yurak-qon tomir kasalliklarini davolash va rivojlanishining erta oldini olish uchun o'z vaqtida choralar ko'rish imkonini beradi. IWD algoritmidan foydalanib, nafaqat tashxislarni aniqlashtirish, balki tavsiya etiladigan dori darmonlar tarkibini va muolaja turlarini ham shakllantirish imkoniyati mavjud. Tibbiyot sohasida bu kabi imkoniyatlar yaxshi natijalar berishini ko'rsatadi.
Olingan natijalar IWD ning tibbiy tashxis qo'yish masalalariga samarali qo'llash mumkin ekanligini ko'rsatadi. Algoritm optimal alomatlarni tanlash, model parametrlarini optimallashtirish va bemorlarni tasniflash uchun muvaffaqiyatli qo'llanildi. Chumoli algoritmi bilan bajarilgan qiyosiy tahlil shuni ko'rsatdiki, IWD boshqa optimallashtirish algoritmlariga nisbatan yuqori samaradorlik va aniqlikka ega.
Xulosa qilib aytganda, ushbu tadqiqot natijalari tibbiy tashxislashda intellektual suv tomchilari algoritmini qo'llashni qo'llab-quvvatlaydi. Ushbu ish kasalliklarni erta aniqlashning yanada aniq va samarali usullarini taqdim etish va optimal davolash yechimlarini ishlab chiqish orqali tibbiy tashxislash sohasini rivojlantirishga yordam beradi.
Adabiyotlar
1. Клычева, Ф. (2024). Применение интеллектуальных технологий в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний. Scientific Collection «InterConf», (187), 356-359.
2. Клычева, Ф., Мухаммедиева, Д., & Эшбоев,
3. (2024). Применение искусственных иммунных систем в задачах медицинской диагностики. Научный сборник «ИнтерКонф», (196), 380-384.
3. Klicheva F.G., Eshboyev E.A. (2023) CREATION OF AN INTELLIGENT SYSTEM TO SUPPORT MEDICAL DIAGNOSIS. Innovative technologica -methodical research journal. Volume 4, Issue 5 May 2023, 82-87.
4. Shah-Hosseini, H. (2007) 'Problem solving by intelligent water drops', Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation, Swissotel The Stamford, Singapore, September, pp.3226-3231.
5. Shah-Hosseini, H. (2008) 'Intelligent water drops algorithm: a new optimization method for solving the multiple knapsack problem', Int. Journal of Intelligent Computing and Cybernetics, Vol. 1, No. 2, pp.193-212.
6. Shah-Hosseini, H. (2009). The intelligent water drops algorithm: a nature-inspired swarm-based optimization algorithm. Int. J. Bio Inspired Comput., 1, 71-79.
7. Kalita, Dhruba & Singh, Vibhav & Kumar, Vinay. (2022). Two-way threshold-based intelligent water drops feature selection algorithm for accurate detection of breast cancer. Soft Computing. 26. 10.1007/s00500-021 -06498-3.
8. Lenin, K. and Kalavathi, M. S. 2012. 2012, "An Intelligent Water Drop Algorithm for Solving Optimal Reactive Power Dispatch Problem". International Journal on Elect. Engineering and Inform. 4, 450-463.
9. Msallam, M. M. and Hamdan, M. 2011, Improved intelligent water drops algorithm using adaptive schema. International Journal of Bio-Inspired Computation, 3(2), 103-111.
10. Rayapudi, S. R. 2011, "An intelligent water drop algorithm for solving economic load dispatch problem". International Journal of Electrical and Electron Eng. 5, 43-49.
46
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 3 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 3 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 3 | 2024 год
11. Эшбоев, Э. А., & Клычева, Ф. Г. (2018). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПРИ ПОСТРОЕНИИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ. In Перспективные информационные технологии (ПИТ2018) (pp. 759-762).
12. Eshboyev E., Klicheva F. (2022) Yuqori qon bosimiga ega bo'lgan shaxslarning intellektual tahlilini amalga oshirish. ." //FAN VA JAMIYAT" jurnali. Ajiniyoz nomidagi NDPI. - 2022. - №. 3. - С. 122123.
13. Клычева, Ф. Г., Эшбоев, Э. А., & Равшанов, Д. Г. (2022). РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЕРДЕЧНОСОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИЗНАКОВ И ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ. Universum: технические науки, (8-1 (101)), 14-17.
14. M. Dorigo, Optimization, Learning and Natural Algorithms, PhD thesis, Politecnico di Milano, Italie, 1992.
15. Rayapudi, S. R. 2011, "An intelligent water drop algorithm for solving economic load dispatch problem". International Journal of Electrical and Electron Eng. 5, 43-49.
16. Lenin, K. and Kalavathi, M. S. 2012. 2012,"An Intelligent Water Drop Algorithm for Solving Optimal Reactive Power Dispatch Problem". International Journal on Elect. Engineering and Inform. 4, 450-463.
17. Kalita, Dhruba & Singh, Vibhav & Kumar, Vinay. (2022). Two-way threshold-based intelligent water drops feature selection algorithm for accurate detection of breast cancer. Soft Computing. 26. 10.1007/s00500-021-06498-3 p. 18-23.
18. Klicheva F. 2023. CHUMOLI ALGORITMINI YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARIGA TASHHIS QO'YISHGA TATBIQ ETISH. DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 1, 4 (Dec. 2023), 156-159 b.
47
