1-ma’ruza. Timsollarni tanib olishning asosiy tushunchalari va rivojlanish bosqichlari Reja

. 
Bu algoritmda
 
O’Tdan hosil qilingan 
A

tayanch to’plamlar tizimidan muhim xususiyatlar tizimostilari aniqlanadi. Bunday 
tizimostilari sifatida ushbu algoritmlarda tupikli testlardan foydalaniladi. Bunday 
testlar yordamida NTdagi timsollar O’Tdagi timsollar bilan taqqoslanadi va buning 
natijasida qaysi sinf timsollariga ko’proq o’xshasa, ushbu sinfga tegishli deb xulosa 
qilinadi. 
3. Xususiyatlarning mantiqiy bog’liqligi bo’yicha BHA [4, 29]. Bu algoritm 
bo’yicha O’Tdagi har sinf uchun xususiyatlarning mantiqiy bog’liqligi - xususiyatlar 
birikmasi va xususiyatlar qiymatlarining intervallari asosida har bir sinfga xos 
xususiyatni hosil qilishi aniqlanadi. NTdagi har bir timsolning qaysi sinfga tegishli 
ekanligini aniqlashda ushbu timsolning har bir sinfdagi xususiyatlarning mantiqiy 
bog’liqliklari bilan taqqoslanadi va natijada qaysi sinfdagi xususiyatlarning mantiqiy 
bog’liqliklariga ko’proq o’xshasa, o’sha sinfga tegishli deb qaror qabul qilinadi.
4. Statistik o’lchab (chamalab) ovoz berish algoritmlari [4, 29]. Bu algoritmlarda 
O’Tdagi ma’lumotlar asosida sinflarning statistik asoslangan mantiqiy qonunlari 
aniqlanadi. NTdagi TTOda statistik chamalab ovoz berishlar yig’indisi asosida har bir 
sinfga tegishli bo’lgan timsolning ehtimollik bahosi hisoblab chiqiladi.
Baholarni hisoblashga asoslangan modellarning afzalliklari:
tayanch 
to’plamlar tizimi, o’xshashlik funksiyalar turi, baholarni hisoblash qoidalari va 
HQQlarni tanlash uslubi mavjudligi; tegishli parametrlarga mos qiymatlarni 
o’zgartirish mumkinligi; tanlash uslubi va parametrlarni o’zgartirish asosida TTO 
masalasining eng yaxshi yechimini ta’minlaydigan BHAni aniqlashga erishish 
mumkinkinligi; 
A

ning quvvati katta bo’lganda tanib olinuvchi timsolni qandaydir 
sinfga tegishli ekanligini aniqlashda baholarni hisoblash uchun murakkab birma-bir 
tekshirish proseduralarini almashtiradigan oddiy analitik ifodalarning keltirib 
chiqarilganligi. 
Baholarni hisoblashga asoslangan modellarning kamchiliklari:
amaliy 
masalalarni yechishga qo’llashda katta qiyinchiliklarning mavjudligi; NTdagi TTO 
uchun O’Tdagi timsollar bilan birma-bir tekshirishning zarurligi; O’Tda xususiyatlar 
soni 
n ning oshishi 
A

ni hosil qilishda hisoblashlar hajmining keskin oshishiga olib 
kelishligi; NTdagi TTO natijalarining metrikaga bog’liqligi; texnik murakkablikning 
yuqoriligi.
Yuqoridagi manbalarda keltirilgan modellar, usullar, algoritmlar tahlili va 
ularning tadbiqlari shuni ko’rsatadiki, TTOda qo’llaniladigan xususiyatlarni tanlash va 
ularga mos HQQlarni hosil qilish masalasini yechish bilan bog’liq tadqiqotlarning 
deyarli barchasi bir-biri bilan bog’lanmagan yoki kuchsiz bog’langan xususiyatlar 
fazosida tavsiflangan timsollardan iborat bo’lgan masalalarni yechishga yo’naltirilgan. 
Bu holat ushbu modellarning amaliy qo’llanilishini cheklaydi, chunki ko’pchilik 
amaliy masalalarda TTO va sinflashda bir-biri bilan bog’langan xususiyatlar fazosida 
tavsiflanadigan timsollar qaralmoqda. Bundan tashqari, bu modellarda O’Tda berilgan 
timsollar va xususiyatlar soni, timsollarni tanib olishda oldindan belgilangan xatolik 
ehtimoli va uning ishonchliligi kabi parametrlarni hisobga olgan holda xususiyatlar 
fazosi o’lchamining yuqori cheklangan qiymatini aniqlash va ushbu fazoga mos 
keluvchi xususiyatlarni tanlash hamda ularga mos HQQlarni qurish muammosi hozirgi 

---

15 
kunda yetarli darajada o’rganilmagan. Shuning uchun ushbu parametrlarni hisobga 
olib, TTO masalalarida xususiyatlar va timsollar orasidagi munosabatlarni 
baholaydigan prosedura va algoritmlarni takomillashtirish, ishlab chiqish va tadqiq 
qilish masalalari dolzarbdir.