ТИМСОЛЛАРНИ АНИҚЛАШ МАСАЛАСИДА ҲАЛ ҚИЛУВЧИ ҚОИДАЛАРНИ ШАКЛЛАНТИРИШ АЛГОРИТМИ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Eurasian Journal of Academic Research
PDF
Nashr: Jild 4 Nomeri 12 Special Issue : Ilm fan taraqqiyoti: muammo, yechim va istiqbollari II an’anaviy xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya
Bo'lim: Maqolalar
##semicolon##
##submission.license.cc.by4.footer##

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

yuldashev-1405@mail.ru

Abstrak:

Мақолада тимсолларни аниқлаш масалаларини (синфлаштириш ва кластеризация)
ечиш учун икки хил функционал модул ишлаб чиқилган. Бу функционал модулларнинг биринчиси
сифатли ўқув танланмани таянч эталон объектларни шакллантиришга қаратилган. Иккинчи
функционал модул ҳисоблаш жараѐнини оптималлаштиришда замонавий компьютерларни техник
ресурсининг имкониятларидан фойдаланиб, параллел ҳисоблаш схемаси ҳам таклиф қилинмоқда. Бу
билан йирик хажмдаги ахборотларни тезкор таҳлил қилиш имконияти вужудга келади

##semicolon##

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

##submission.howToCite##:

Юлдашев , Ш. (2025). ТИМСОЛЛАРНИ АНИҚЛАШ МАСАЛАСИДА ҲАЛ ҚИЛУВЧИ ҚОИДАЛАРНИ ШАКЛЛАНТИРИШ АЛГОРИТМИ. Yevrosiyo Ilmiy Tadqiqotlar Jurnali, 4(12 Special Issue), 56–60. Retrieved from https://in-academy.uz/index.php/ejar/article/view/44854

##submission.citations##:

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