ТИМСОЛЛАРНИ АНИҚЛАШ МАСАЛАСИДА ҲАЛ ҚИЛУВЧИ ҚОИДАЛАРНИ ШАКЛЛАНТИРИШ АЛГОРИТМИ

Article Sidebar

Eurasian Journal of Academic Research
PDF (Uzbek (latin))
Выпуск: Том 4 № 12 Special Issue : The development of science: Issues, solutions and prospects II traditional international scientific-practical conference
Раздел: Статьи
Опубликован:
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Main Article Content

yuldashev-1405@mail.ru

Аннотация:

В статье были организованы два различных функциональных модуля для решения
задач распознавания эмблем (классификация и кластеризация). Первый функциональный модуль
представляет собой формирование базовых эталонных объектов путем качественного выбора для
обучения. Во втором функциональном модуле предлагается схема параллельных вычислений с
использованием возможностей технического ресурса современных компьютеров для оптимизации
вычислительного процесса. В результате создается возможность быстрого анализа больших объемов
информации.

Ключевые слова:

Article Details

Как цитировать:

Юлдашев , Ш. (2025). ТИМСОЛЛАРНИ АНИҚЛАШ МАСАЛАСИДА ҲАЛ ҚИЛУВЧИ ҚОИДАЛАРНИ ШАКЛЛАНТИРИШ АЛГОРИТМИ. Евразийский журнал академических исследований, 4(12 Special Issue), 56–60. извлечено от https://in-academy.uz/index.php/ejar/article/view/44854

Библиографические ссылки:

Kamilov Mirzoyan, Hudayberdiev Mirzaakbar, Khamroev Alisher. The Procedure for Defining the

best Recognition Module of the Algorithms for Calculating Estimates // Techno-Societal 2018. Proceedings

of the 2nd International Conference on Advanced Technologies for Societal Applications. Springer, Cham. -

Pp 25-32. 2. Камилов М.М., Худайбердиев М.Х. Алгоритм отбора опорных объектов обучающей выборки//

Материалы XVIII Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы,

методология, технологии». – Воронеж, 8-9 февраля 2018. – С. 138-143.

Загоруйко, Н.Г. Задача SDX – предельный случай задач распознавания комбинированного типа

/ И. А. Борисова, Н. Г. Загоруйко // Проблемы управления и информатики. – Киев, 2008. - №2. - С.76

4. Machine Learning Repository. Center for Machine Learning and Intelligent Systems.

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html. Khamroev A. An algorithm for constructing feature relations between the classes in the traininset. Procedia Science, http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2017.01.094. 6. Volume 103, 2017,

Pages 244-247. Khamroev A. The solution of problem of parameterization of the proximity function in ACE using

genetic algorithm. IJRET: India, Bangalor. Volume: 04, Issue: 12, December-2015, 100-104 pp