ТУРЛИ ТИПДАГИ МАЪЛУМОТЛАР ФАЗОСИДА ФИШЕР ТИПИДАГИ МЕЗОНГА АСОСЛАНГАН ИНФОРМАТИВ БЕЛГИЛАР МАЖМУАСИНИ ТАНЛАШ АЛГОРИТМИ

Axram Nishanov; Шоҳрухбек Актамов; Файзулла Олламберганов

Авторы

Axram Nishanov Муҳаммад-ал Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети
Шоҳрухбек Актамов Муҳаммад-ал Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети
Файзулла Олламберганов Муҳаммад-ал Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети

Ключевые слова:

Фишер мезони, информатив белгилар танлаш, турли типдаги маълумотлар, объектлар ўхшашлиги, оптимизация масаласи, эвристик функционал, номинал ва қийматли белгилар

Аннотация

Мақолада Фишер типидаги мезонга асосланган информатив белгиларни танлаш алгоритми турли типдаги маълумотлар фазосидаги объектларнинг ўхшашлик даражасини аниқлаш ва улардан оптимал белгилар мажмуасини танлашга йўналтирилган. Алгоритмнинг асосий мақсади – берилаётган маълумотлар фазосидаги номинал ва қийматли белгилар асосида объектларнинг ўзаро ўхшашлик ва фарқларини ҳисоблаб, улардан энг муҳимларини аниқлаш. Бунинг учун алгоритм Фишер типидаги мезондан фойдаланади, у синф объектларининг ўртача ўхшашлик даражасини ҳисоблашга ёрдам беради. Алгоритм босқичма-босқич ишлаб, белгиланган мақсад функциясини оптималлаштириш орқали информатив белгилар мажмуасини топишга қаратилган. Шунингдек, алгоритм турли типдаги маълумотларни ҳисобга олиш имкониятига эга бўлиб, бу уни кўпқиррали ва самарали қилади. Эвристик мезонлар ёрдамида алгоритм синф объектларининг ўзаро ўхшашлик даражасини баҳолашда аниқ ва самарали натижаларга эришади. Бунда, оптимизация масаласи қийматларининг кичиклиги синфлар орасидаги фарқларни аниқлашда муҳим аҳамият касб этади. Ушбу алгоритмнинг асосий афзаллиги шундаки, у турли типдаги маълумотлар фазосида самарали белгиларни танлаш имконини беради, бу эса таҳлил жараёнини яхшилайди ва маълумотлардан самарали фойдаланишга ёрдам беради.

Библиографические ссылки

Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179-188.

Fukunaga, K. (1990). Introduction to Statistical Pattern Recognition (2nd ed.). Academic Press.

Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Pattern Classification (2nd ed.). Wiley-Interscience.

Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of Information Theory (2nd ed.). Wiley-Interscience.

Jain, A. K., Duin, R. P. W., & Mao, J. (2000). Statistical pattern recognition: A review. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(1), 4-37.

Theodoridis, S., & Koutroumbas, K. (2009). Pattern Recognition (4th ed.). Academic Press.

Nishanov A. Ruzibaev O. Tran N. Modification of decision rules 'ball Apolonia' the problem of classification // 2016 International Conference on Information Science and Communications Technologies, ICISCT 2016 (2016),doi: 10.1109/ICISCT.2016.7777382.

Nishanov A., Saidrasulov Sh., Babadjanov E. Analysis of Methodology Of Rating Evaluation Of Digital Economy And E-Government Development In Uzbekistan // International Journal Of Early Childhood Special Education, Volume:14 Issue:2 2022, p. 2447-2452, doi: 10.9756/INT-JECSE/V14I2.230.

Nishanov A., Ruzibaev O., Chedjou J. C., Kyamakya K., Abhiram, Kolli, De Silva, Djurayev G., Khasanova M. Algorithm for the selection of informative symptoms in the classification of medical data // Developments Of Artificial Intelligence Technologies In Computation And Robotics, Volume:12, 2020, p. 647-658, doi:10.1142/9789811223334_0078

Nishanov AKh, Turakulov AKh, Turakhanov KhV. Reshaiushchee pravilo dlia klassifikatsii patologii zritel'noĭ sistemy [A decisive rule in classifying diseases of the visual system]. Med Tekh. 1999 Jul-Aug;(4):16-8. Russian. PMID: 10464756.

Nishanov, A., Akbarova, M., Tursunov, A., Ollamberganov, F., & Rashidova, D. (2024). Clustering algorithm based on object similarity. Journal of Mathematics, Mechanics and Computer Science, 123(3), 108–120. https://doi.org/10.26577/JMMCS2024-v123-i3-4

Ollamberganov, F. (2024). Объектларнинг муҳимлилик даражаларига мос кластерлаш ва синфлаштириш алгоритмлари. Digital transformation and artificial intelligence, 2(4), 113-125.

Nishanov, Akhram & Djuraevb, Gulomjon & Khasanova, Malika & Saparov, Saidqul & Zaripov, Fazilbek. (2023). Algorithm of diagnostics of medical datas based on symptom complexes. 34. 10.1117/12.2669449.

Nishanov, A.K., Juraev, G.P., Khasanova, M.A., Zaripov, F.M., Saparov, S.X. (2023). Algorithm for the Classification of Coronary Heart Disease Based on the Use of Symptom Complexes in the Cardiovascular Environment. In: High-Performance Computing Systems and Technologies in Scientific Research, Automation of Control and Production. HPCST 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1733. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23744-7_12