CC BY
4
konkret ob'ektning j-chi xususiyati qiymati masalaning aniqlanish sohasiga tegishli bo'lsa u holda ob'ekt konkret baholanishga ega bo'ladi. Kritiklik vektori modelga predikatlar mantiqi elementlarini kiritadi va masala shartini qanoatlantirmaydigan ob'ektlarni ajratib tashlaydi. Shunday qilib, kvalimetriya masalasida baholash modelini quyidagicha tavsiflash mumkin:
<S,T,P,D,E,F,K>
Klassifikatsiyalash masalasida esa:
M<S,T,P,D,E,C,F,K>.
Yuqorida keltirilgan ma'lumotlar shakillantirilgan baholash masalasini yechishga yetarli bo'ladi( klassifikatsiya yoki kvalimetriya masalasini). Modelning so'zsiz muhim jiihati sifatida uning unversalligi hisoblanadi.
Shunday qilib masalani shunday shakillantirish mumkin: Modelning tashkiliy qismlari haqida ma'lumot saqlovchi ma'lumotlar strukturasini shakillantirish lozim (S, T, P, D, E, C to'plamlari va ularning tashkil etuvchilari ). Ma'lumotlar strukturasi ham ichki ( ekspert tizimining dasturiy modullari ishlatilishi mumkin bo'lgan ) hamda tashqi (tashqi qurilmalarda saqlash mumkin bo'lgan) qurilmalarda saqlash mumkin bol'sin. Bundan tashqari shakillantirilgan ma'lumotlar tarkiblarini yaratish mexanizmini ishlab chiqish lozim. Ma'lumotlarni boshqarish mexanizmi dasturiy modullar orqali realizatsiya qilingan bo'lishi lozim ( qism dasturlar, klasslar, resurslar). Dasturiy realizatsiya C++ da amalgam oshirilishi lozim.
Foydalangan adabiyotlar ro'yxati:
1. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. - Киев : Диалектика, 1993. - 240 с.
2. Шевченко В. Нейронные сети.//Компьютерное обозрение, №46, 1996, С.19.
УДК 004.386
Искандарова С.Н. ассистент
кафедра «Программный инжиниринг»
Бегимкулова П. студент Самаркандский филиал Ташкентский университет Информационных Технологий
им.Мухаммад Аль Хорезмий Республика Узбекистан, г. Самарканд ЗАДАЧИ ОБЪЕКТА ПРЕДНАЗНАЧЕННОГО ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ
ДАННЫХ
Аннотация: В работе исследованы основные принципы объектного подхода при разработке базы данных. Изучена методология разработки объектно-ориентированной реляционной базы данных и ее возможности. Рассмотрены инструменты разработки объектно-ориентированной
разработки баз данных.
Ключевые слова: объект, база данных, реляционная база данных, виртуальный.
Samarkand branch of the Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al Khorezmiy, assistant of the Department "Software Engineering" Iskandarova S.N., student Begimkulova
P., Republic of Uzbekistan, the city of Samarkand Объектга мулжалланган маълумотлар базасини яратиш
муаммолари
TASKS OF THE OBJECT INTENDED FOR CREATION OF THE
DATABASE
Annotation: In operation the basic principles of object approach by development of the database are probed. The methodology of development of an object-oriented relational database and its opportunity is studied. Building tools of object-oriented development of databases are considered.
Keywords: object, database, relational database, the virtual.
Объектга мулжалланган тизимлар жуда куп кулланишга эга , аммо улар куйидаги чекланишларга эга:
• объектларнинг узгармаслигини таъминлаш мумкин эмаслиги;
• реал ва виртуал хотираларнинг доступли хажмининг чекланганлиги;
• фойдаланувчилар орасида объектларни булиш имкониятининг йуклиги;
• ташки муълумотларга доступнинг йуклиги, масалан, реляцион маълумтлар базасида.
Объектга мулжалланган маълумотлар базасини бошкариш системалари бу муаммоларни ечиш имкониятига эга. Реляцион моделда хамма маълумотлар структураси сакланиш жойидан учирилиши мумкин ва динамик равишда хар бир маълумотларга доступда чакирилиши мумкин. Бу маълумотлардан фойдаланишда анча кулайлик яратади, аммо купчилик маълумотлар мерсолик таркибларига эга,уларни узгартириш мумкин эмас ва улар маълумотлар билан сакланиши лозим. Айнан ана шу муаммоларни ечиш мутахассисларни реляцион маълумотлар базасидан объектга мулжалланган маълумотлар базасига утишга олиб келди.
Етакчи ДВ етказиб берувчилар - Oracle, Relational Technology ва Informix хозирги вактда уз реляцион махсуллотлари учун объектга мулжалланган кенгайтмалар яратишмокда.
1. Объектларнинг доимийлиги
Базавий объектга мулжалланган тизимларда объектлар
фойдаланувчилар томонидан ишлаш сеанси вактида яратилади ва улар бошкарилиши. такомиллаштирилиши мумкин. Аммо, сеанс узлишида
фойдаланувчи хатосидан кейин . ДВ сбойларида ёки кучланиш узгаришларида хамма объектлар мавжудлигини йукатади. Бу холат объект доиймийлигининг йуколиши дейилади. Объектларни сакловчи маълумотлар базасида эса сеанслар орасидаги танафусларда объектларни доимий саклаш имконияти сакланган, шу йул билан объектлар доимийлиги сакланади ва у энди сеансларга боглик булмайди, тизим эса энди баркарор булади.
2. Хотиралардаги чекланишлар
Маълумотлар базасиз объектларнинг сони ва улчами( уларнинг экземпилярлари хам) рухсат берилган хотиралар билан чекланган булади. Бу чекланишни виртуал хотиралар ёрдамида кенгайтириш мумкин. Бу айникса жуда катта "глобал" тизимларда, объектга мулжалланган тизимлар туридаги тизимларда уринли булади, куп масалали мухитларда эса бу гоя ишламайди. Маълумотлар базасининг яратилиши энг куп фаол фойдаланилаётган объектларни киритишни таъминлайди.
3. Объектларни таксимлаш
Бир фойдаланувчиларнинг, бир сеансли тизимларда объектларни бир нечта фойдаланувчиларга таксимлаш механизми йук. Таксимланган маълумотлар базасидан фойдаланишда хар бир объект фойдаланувчиларга табиий чекланишлар ёрдамида таксимланиши мумкин. Бу имконият, бизга объектларни тармокнинг исталган жойига жойлаштириш имкониятини беради.
Бир файдаланувчи ва куп фойдаланувчи мухитларда, объектлар версиялари устида маълум бир назорат турини ишлатишга тугри келади. Маълумотлар базасиз ишлатиладиган тизимларда бу ишларни амалга ошириш мумкин эмас. Маълумотлар базаси объектларни бошкаришнинг жуда кулай механизмига эга.
4. Ташки маълумотларга доступ
Бу имконият объектга мулжалланган маълумотлар базасининг аълохида жуда мухим имконияти булиб . у одатда киритиш ва чикариш механизмлари реализациясидан кейин амалга оширилади. Агар объектга мулжалланган маълумотлар базаси реляцион булса, бошка реляцион маълумотлар базасига доступда бироз кенгайтирилиш булади. Аммо, купчилик замонавий объектга мулжалланган маълумотлар базаси реляцион булмаган технологияга асосланади. Шу холда хам ташки маълумотларга доступ SQL туридаги интерфейслар оркали амалга оширилади.
Ананавий маълумотлар базаси тизимни якуний ишга тайёрлашда нуксонлар чикиши мумкин. Одатда, объектга мулжалланган маълумотлар базасида объектларга куйилган доимийлик чекланишлари жиддий факторга айланиши мумкин. Шу сабабли маълумотлар базаси ананавий маълумотлар базасига нисбатан объектга мулжалланган малумотлар базасига мухимрокдир.
Шундай килиб исталган объектга мулжалланган маълумотлар базаси
объектга мулжалланган тизимнинг хамма хусусиятларига эга булиши лозим, улар класслар, мерослаш, усуллари ва маълумотларни инкапсуляциялаш имкониятлари билан тулдирилади.
5. Бошка техналогияли маълумотлар базалари билан богланиш Объектга мулжалланган маълумотлар базасини яратувчилар олдида куйидаги фундаментал муаммо пайдо булмокда: улар буюртма маълумотлар базасини яратишлари керакми ёки мавжуд реляцион маълумотлар базасидан фойдаланишлари лозимми ? Одатда бошка янги маълумотлар базаси яратилмокда.
Объектга йуналтирилган маълумотлар базасини бошкариш тизимларини икки категорияга булиш мумкин - минимал талабли ва хохлаган талабларга жавоб берувчи тизимларни шакиллантириш мумкин.
Объектга йуналтирилган маълумотлар базаси бозори борган сари ривожланиб бормокда, у энди асосий коммерция сохаларини эгаллаб олди. Аммо, айникса илмий, мухандислик сохаларида хам кенг ишлатила бошланди.
Объектга йуналтирилган тахлил ва лойихалаш усуллари ва инструментлари объектга йуналтирилган тизимларга янги имконятлар яратди.Улардан куйидагиларни ажратиш мумкин:
• тизим талабларини тавсифлашда реал дунёни моделлаштирувчи терминларида амалга оширишни, бу иш унинг аналитиклар ва мижозлари томонидан яхши тушинишини таъминлайди;
• талабларни тахлил килиш фазосида хатоларни камайтириш имконияти яратилади;
• объектлар параллел амалларини бажаришни моделлаштиришнинг табиий усулини яратади;
• маълумотларни инкапсуляциялаш ва объектлардаги операциялар узгариш эффектини локализация килади;
Адабиётлар:
1. P. America Inheritance and subtyping in parallel object-oriented language. ECOOP'87 Proceedings. Lecture Notes in Computer Science, number 276, Springer-Verlag 1987.
2. Mike Wilson and al. Using objects to design and build radar ESM systems. OOPSLA 87 Conference Proceedings. ACM SIGPLAN Notices, volume 22, number 12, December 1987.
3. John K. Bennett The desigh and implementation of Distributer Smalltalk. OOPSLA 87 Conference Proceedings. ACM SIGPLAN Noties, volume 22, number 12, December 1987
4. Alan Borning The programmihg language aspects of ThingLab, a constraint-oriented simulation laboratory. ACM Transactions on Programmihg Languages and Systems, Vol. 3, number 4, October 1981
5. Alan Borning and Tim O'Shea Deltatalk: an empirically and aesthetically motivated simplification of the Smalltalk-80 language. ECOOP'87 Proceedings.
Lecture Notes in Computer Science, number 276, Springer-Verlad 1987 УДК 004.386
Искандарова С.Н. ассистент
кафедра «Программный инжиниринг»
Хурсандова Р. студент Самаркандский филиал Ташкентский университет Информационных Технологий
им.Мухаммад Аль Хорезмий Республика Узбекистан, г. Самарканд АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСЕЙ НА
ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ МОДЕЛИ Аннотация: В этой статье определены и проанализированные весовые коэффициенты слоев нейронной модели для распознавания рукописей и на основе этих данных составлена программа распознавания изображения.
Ключевые слова: весовой коэффициент, нейронная модель, распознавание образов.
Iskandarova S.N.
Samarkand branch of the Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al Khorezmiy, assistant of the Department "Software Engineering" Iskandarova S.N., Republic of Uzbekistan
the city of Samarkand
In order to determine manuscripts of neuron model algorithm and
software
NEYRON MODELI ASOSIDA QO'LYOZMALARNI TANISHNING
ALGORITMI VA DASTURIY VOSITASI Annotatsiya:Ushbu maqolada qo'lyozmalarni tanish uchun neyron model qatlamlari o'rganilgan belgilarning parametrlariga mos ravishda tahlil qilib chiqilgan vazn koeffitsentlari aniqlangan va shular asosida dasturiy vosita yaratilib, ishlashi keltirilgan. Ushbu dastur orqali tasvirlarni standart chegaralangan holatga keltirilib, model tasvirlar bilan solishtiriladi va vazn koeffisentlari aniqlanadi. Berilgan modelga o'xshashlik vazn koeffisenti maksimumi tanlanadi.
Tasvirlarni tanishning neyron model asosida dasturiy vositasi yaratildi. Kalit so'zlar: vazn koeffisenti, neyron model,model
Abstract: In this article also the analyzed weight factors of layers of neural model for recognition of manuscripts are defined and on the basis of these data the program of recognition of the image is made.
Keywords: weight factor, neural model, image identification.
