Bashoratlash modellari asosida real vaqt rejimida monitoring tizimlarining samaradorligini oshirish

Tolaniddin Nurmuxamedov; Sherzod Yuldashev; Oybek Qoraboshev

doi:10.56143/jot-journal.v2i2.264

Tolaniddin Nurmuxamedov Toshkent davlat transport universiteti
Sherzod Yuldashev Toshkent amaliy fanlar universiteti
Oybek Qoraboshev Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti

DOI: https://doi.org/10.56143/jot-journal.v2i2.264

Ключевые слова: optimallashtirish, vaqt qatori, statsionarlikka tekshirish, avtokorrelyatsiya, dispersiya, adekvatlik. chiziqli regressiya, qaror daraxti, tasodifiy о‘rmon, gradiyentni kuchaytirish, neyron tarmoqlar

Аннотация

Ushbu maqolada bashoratlash modellari yordamida real vaqt rejimida monitoring tizimlarining samaradorligini oshirish masalalari o‘rganiladi. Zamonaviy monitoring tizimlari doimiy ravishda o‘zgaruvchi ma’lumotlarni tahlil qilishni talab qiladi. Shuning uchun, ma’lumotlarni bashoratlash va ularga sifatli tahlil berish uchun ilg‘or algoritmlarni qo‘llash zarur. Bugungi kunda texnologik jarayonlarni, sanoat uskunalarini, axborot tizimlarini yoki xizmat ko‘rsatish platformalarini samarali nazorat qilish monitoring tizimlarining ishonchliligiga bevosita bog‘liqdir. Mazkur tadqiqotda real vaqtli monitoring tizimlarida yuzaga keladigan muammolar, ma’lumotlar oqimini qayta ishlashdagi kechikishlar, aniqlik va barqarorlik kabi omillar tahlil qilingan. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatadiki, zamonaviy mashina o‘rganish va sun’iy intellektga asoslangan bashoratlash algoritmlaridan foydalanish monitoring tizimlarining aniqligi, ishonchliligi hamda tezkorligi jihatidan sezilarli yutuqlarga olib keladi. Tadqiqot natijalariga asoslanib, real vaqt rejimidagi monitoring tizimlarini takomillashtirish uchun bashoratlash modellari tanlovi va ularni optimal sozlash muhim ahamiyat kasb etishi aniqlangan.

Литература

[1] M.X.Xudayberdiyev, O.Z.Qoraboshev, N.M.Alimqulov, SH.I.Yuldashev. Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish asosida favqulodda vaziyatlarga oid axborotlarga ishlov berish. Agro Inform jurnali, №2, 2022 yil. – 86 b.
[2] М.Х.Худайбердиев, О.З.Корабошев. Задачи и алгоритмы интеллектуального анализа чрезвычайных ситуации. «Иқтисодиёт тармоқларининг инновацион ривожланишида ахбороткоммуникация технологияларининг аҳамияти» конференция. ТАТУ, 10-11 март, 2-қисм, 2022 йил. – 445 б.
[3] Ю.И.Журавлёв, В.В.Рязанов, О.В.Сенько. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. Изд. ФАЗИС. Москва 2005 г. – 64 с.
[4] Воронцов К.В. О проблемно-ориентированной оптимизации базисов задач распознавания // ЖВМ и МФ. 1998 Т. 38, № 5. – 870 с.
[5] Камилов М.М., Худайбердиев М.Х. Взаимосвязь алгоритмов частичной прецедентности//Узбекский журнал «Проблемы информатики и энергетики». -Ташкент, 2014. - №3-4. – 12 с.
[6] Xudayberdiyev M.X., Yuldashev SH.I. Yirik xajmdagi axborotlarga ishlov berishda timsollarni aniqlash algoritmlari//«Fan va ta’lim-tarbiyaning dolzarb masalalari» respublika ilmiy-nazariy anjumani. -Nukus, 2019. – 197 b.
[7] Kamilov M., Hudayberdiev M., Khamroev A. Algorithm for the Development of a Training Set that Best Describes the Objects of Recognition// 13th International Symposium “Intelligent Systems” (INTELS’18). Procedia Computer Science 150 (2019), Pp. 116-122. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.02.024.
[8] Kamilov M.M., Xudayberdiyev M.X., Xamroyev A.SH. Timsollarni aniqlash masalasida dekompozitsion modullar kombinatsiyasi// Innovatsion yondashuvlar ilm-fan taraqqiyoti kaliti sifatida: yechimlar va istiqbollar: respublika ilmiy-texnik anjumani. -Jizzax, 2020 yil 8-10 oktabr. – 183 b.