ИСТИФОДА ШУДАНИ КЛАССИФИКАТОРҲОИ ОМУЗИШИ МОШИНЙ ДАР МУАЙЯН КАРДАНИ СИФАТИ СИГНАЛ ДАР ПРОЦЕССХОИ ТЕХНОЛОГИ ПАРАМЕТРИИ

Ilhomjon Qodirov

Муаллифон

 

   Иброҳимов У.М. – PhD, дотсент, Донишкадаи муҳандисӣ-технологии Бухоро, ш. Бухоро, Ӯзбекистон, ciulugbek@list.ru 

Чакида

  Дар мақолаи мазкур мафҳумҳои асосӣ ва усулҳои истифодашаванда ҳан-гоми ҳалли масъалаи тасниф дар омӯзиши мошинӣ баррасӣ мегарданд. Таърифи тасниф ҳамчун раванди мансуб донистани объектҳо ба синфҳои муқарраршуда бо такя ба таҳлили аломатҳои объектҳо оварда мешавад. Мисолҳои таснифи дусинфа ва бисёр-синфа оварда мешаванд. Дар мисоли сохтани таснифгари оддитарини сигналҳо бо ёрии дарахти қарорҳо раванди эҷоди таснифгар ва таҳлили самаранокии он дар асоси маълу-мотҳои санҷишӣ бо истифода аз матритсаи хатогиҳо ва нишондиҳандаҳои сифат, аз қабили дақиқӣ, пуррагӣ ва F-андоза муфассал шарҳ дода мешавад. Формулаҳои ҳисобку-нии ин нишондиҳандаҳо оварда мешаванд. Аҳамияти намояндагии маълумотҳои санҷишӣ барои арзёбии сифати таснифгар қайд карда мешавад. Дар хотима муаллиф чунин хуло-са мебарорад, ки дақиқият аз рӯи маҷмӯи санҷишӣ Te ҳамчун дастрасӣ фақат ба синфҳои ҳақиқӣ дар қисми хурди фазои намунаҳо муайян карда мешавад, аз ин рӯ оценка – ин ҳама чизест, ки мо умедворем. Аз ин рӯ муҳим аст, ки маҷмӯи санҷишӣ то ҳадди им-кон намояндагӣ бошад. Ин одатан бо фарзияи эҳтимолоти номаълум дар X, ки зуҳуроти намунаҳоро дар олам идора мекунад ва ин, ки маҷмӯи санҷишӣ Te мувофиқи ҳамин тақсимот тавлид карда мешавад, расмӣ карда мешавад. Дар маҷмӯъ, мақола барои му-тахассисон дар соҳаи омӯзиши мошинӣ ва таҳлили иттилоот манфиатовар аст.

Калидвожаҳо

 тасниф, омӯзиши мошинсозӣ, функсия, филтркунии сигнал, бинарӣ, дарахти хусусият, мисолҳои санҷишӣ, эҳтимолият.

Забон

тоҷикӣ

Намуд

техникӣ

Сол

2023

Саҳифа

24

Рӯйхати адабиётҳои истифодашуда

 

    1. Авезов А.Х. Применение информационных технологий для обучения научному творчеству. Вестник Таджикского государственного университета права, бизнеса и политики. 2014. № 1 (57). С. 316-327.
    1. Allwein, E.L., Schapire, R.E. and Singer, Y. (2000). Reducing multiclass to binary: A unifying approach for margin classifiers. In P. Langley (ed.), Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning (ICML 2000), pp. 9–16.
    1. Blockeel, H., De Raedt, L. and Ramon, J. (1998). Top-down induction of clustering trees. In J.W. Shavlik (ed.), Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning (ICML 1998), pp. 55–63.
    1. Boser, B.E., Guyon, I. and Vapnik, V. (1992). A training algorithm for optimal margin classifiers. In Proceedings of the International Conference on Computational Learning Theory (COLT 1992), pp. 144–152.
    2. Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. and Stone, C.J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth.

Таърихи нашр

2023-10-19