Axborot tizimlari

<Рута^эрш'>

ним?

[иштй\

№ мага

'Stem

№ЧМ<

<дирвшр>

\ <(тм>

ни1*Ш1п\ни№Е1.

<дош 3dti>

крердсг-

иимаш‘

нимага

<маиса5> <дяра.№>

<эртат.б>

нимага

нишш

<ахйдемин> <твхша <ранлари

сошммр к$нтиш> w$p3a

тнюра>

терт

(Ш

тЮ да

ТЩтткеигашу

^институт
1-patM, i енстнннг семаитм мрнари

2. 
   Freymlar. Freymlar nazariyasini, bilimlarni freymlar bilan tasvirlash ROYASINI va «freym» termi-nini 1975 yilda M. Minski degan olim taqlif kilgan. «Freym» so’zi ingliz tilidan olingan bo’lib, ramka, deraza, reshyotka, ichki skelet kabi mazmunlarda ishlatiladi.
   

Freymlar nazariyasining moxiyati quyidagicha. Inson yangi xolatga tushib kolgan paytda, u uzining xotirasi-dagi freymlar deb nomlanuvchi asosiy strukturani tuzi- lishiga murojaat qiladi. YA’ni bunday xolatda to’g’ri echimni qabul qilish uchun nimalar qilish keraqligini eslaydi. Freym — bu oldin eslab kolingan bilimlarni tasvirlash birligi. Bu birlikning detallari davr va talab takozosi bilan uzgarishi mumkin. Freym — ma’lu-motlar tuzilishini ifodalaydi, uning yordamida, masa-lan, sizning xonangizdagi xolatni tasvirlash mumkin. Xar bir freym xar xil axborotlar bilan tuldirilishi mumkin. Agar okibat kutilgan natijani bermasa, bu ax-borot — kurilayotgan freymning qo’llanish usullariga aloqador bo’lishi mumkin. Freym kup jixatdan uzining tuzilishiga kura semantiq tarmoqka uxshash bo’ladi. Freym — ierarxik tuzilgan, tugun va munosabat (aloqa) lar tarmogidir. Bu erda yuqori tugunlar umumiy tushun-chalarni ifodalasa, pastki tugunlar esa bu tushuncha-larning xususiy xollaridir. Semantiq tarmoqlardan farkli ularok, freym tizimlarda xar bir tugundagi tarmoqlar tushunchasi atributlar tuplami (masalan, ism, rang, ulcham, shaql) va bu atributlarning kiymatlari (masalan, Rustam, kuk, kichkina, dumalok) bilan beri-ladi. Atributlarni esa slotlar (tirkishlar) deyiladi. Slotlar freym ichida axborotning aniq joyini kursata-di. Masalani echish uchun axborot etarlimi yoki qaysi-lari etishmaydi, agar etarli bo’lmasa ularni freymning qaeridan olishi kerak?
Bu kabi vazifalarni slotlar bajaradi. Atributlar uzgaruvchan xarakterga ega bo’lgan xolatda slotlar shpats (oralik)larni uz ichiga oladi. Bu shpatslarga slotlarning hozirgi axamiyati (kiyma-ti)ni tasvirlovchi ayrim ob’ektlar joylashadi. Munosabat (aloqa)lardan tashkil toptan freymlar tuplamini yigib freymlar tizimsini kurish mumkin.
Bilimlarni freymlar yordamida tasvirlanishining matematik tuzilishini quyidagi ko’rinishida yozish mumkin:
{ i b g1> 2, g2> ... < vk, gk>}
bu erda i freymlarning nomlari, vj — slotlarning nomlari, gj — slotlarning kiymati. Slotlarning kiymati sifatida boshqa freymlarning nomlari xam bo’lishi mumkin, ular freymlar orasidagi munosabat (aloqa)larni ta’minlaydi. Agar boshqa freymlarga murojaat kilinayotganda, slotlar nomlari xisobga olin-masa, u xolda bir jinsdagi freymlar tarmori xosil bo’ladi. Aks xolda, borlanishlar qaysi slotlardan xosil bo’lgan bulsa shu slotlarning nomlari bilan ataladi va freymlar bir jinsli bo’lmaydi. Bundan ko’rinadiki, freymlar tarmoridan biror bir semantik tarmoqqa o’tish va teskarisiga o’tish xech kiyin emas.
Freym: Ism
Sinf: Xayvon
Struktura Bosh, buyin, elementi qo’llar, oyoklar...
Buy: 30:220 sm
Massa: 1:200 kG
Dum: Yo’q
Til: Uzbek, rus, ingliz
Freym analogi (uxshashi): Maymun
Bunday freymlar bilimlar ko’rinishida yig’ildi. Biz biror ob’ektni aniqlashni xoxlaymiz, deb faraz qilaylik. Buning uchun birnechta berilgan «odam» freymidagi slotlar va bu slotlarga tegishli atributlarni ko’rib chiqamiz. Muvofiklashtirish protseduralaridan boshlaymiz. Buning uchun xotiradan odam xarakteristikalarini tasvirlovchi «odam» freymini chakiramiz. Xamma slotlarning shartlarini kanoatlantiradigan ma’lumotlar olinganda, ob’ekt odam sifatida aynan
tenglashtiriladi (identifikatsiyalanadi). Agar kompyuterga kiradigan ma’lumotlar «odam» freymida berilgan shartlarga mos kelmasa, masalan ob’ekt (sub’ekt)ning massasi 300 kg va ob’ektning dumi bor deyilsa, bu ma’lumotlardan xulosa shuki, ko’rilayotgan ob’ekt odam emas. SHundan so’ng o’xshashlik freymining
ko’rsatkichidan foydalanib va xotiradan «maymun» freymini chakirib, shunga uxshash muvofiklashtirish utkaziladi. Bunday usul, xatto axborotlar tulik berilmagan
xolda xam xolatning mazmunini tushunishga imkon beradi.
Freymlar yordamida bilimlarni tasvirlashning afzalliklari shundan iboratki, freym xar qanday ma’lumotlar tuzilishini-(qanchalik murakkab bo’lmasin) tasvirlashi mumkin. Lekin ikkinchi tomondan, xattoki oldindan ma’lum bo’lgan predmet sohasi uchun xam freymlarni ajratib olish kiyin. Freymlar shaqli va tuzilishi qanday bo’lishi kerak, nechta freymlarni ajratish kerak, freymlarni bir-biri bilan qanday bog’lash kerak, freymlarni bir-biri bilan bog’lashda ularning xususiyatlari, xossalari sak,lanadimi va shunga uxshash muxim masalalar hozirgi vaqtda umumiy echimga ega emas.

3. 
   Produktsion tizimlar. 70-yillarning o’rtalariga kadar ekspert tizimlarda bilimlarni tasvirlash uchun bilimlarni ifodalovchi produktsiey modellar keng qo’llanildi. Bu umumiylik ekspert tizimlarning 1-avlodiga xos edi (masalan, DENDRAL, MYCIN, PUFF, SECS, Rl, MDX, MEDAS va boshqalar).
   

Produktsion (maxsuliy) qoidalar bilimlarni «AGAR — U XOLDA» ko’rinishida tasvirlaydi. Qoidaning «AGAR» qismi bir qator shartlarni ifodalaydi, bu shartlar qanoatlantirilsa, qoidaning ikkinchi, ya’ni «U XOLDA» qismidagi xulosalar mazmunga ega bo’ladi. Masalan: AGAR televizion tasvir tinik bo’lmasa, Va vaqt o’tishi bilan u pasaya borsa, Va tasvir uta ko’rib bo’lmaydigan darajaga etsa, «U XOLDA» kineskop ishdan chikkan bo’ladi, yangisi-ga almashtirish kerak. Bilimlarni qayta ishlovchi, bilimlarni tasvirlashda ishlatiladigan Produktsion qoidalarni uz ichiga oluvchi tizimlar produktsion tizimlar deb nom oldi. Ekspert tizimlarning qo’llanishi buyicha produktsiyalarni «vaziyat->-xarakat», «xolat-v echimni qabul qilish», «jo’natish — xulosa» tarzida talqin qilish mumkin. Deduktiv xulosa tizimi uchun o’ziga xoslik — bu «jo’natish — xulosa» ko’rinishidagi talqin qilishdir. Bunda jo’natishlar va xulosalar — aksioma va teoremalarni, produktsiyalarni o’zi esa xulosa qoidalarini ifodalaydi.
Produktsiyalar tilining asosiy elementi quyidagi konstruktsiyadir:
(i), P, Pj; A ^ V; (j)Q.
Bu konstruktsiya og’zaki quyidagi tekst bilan ifodalanishi mumkin:
«Agar R shart bajarilsa va A shart urinli bulsa, u xolda V ishni qilish va produktsiyaning i nomerli shar-tini Q shartiga uzgartirish kerak». Bizning yozuvdagi (i) qoidaning tartib nomeri.
Ekspert tizimlar xulosalarni chiqarish buyicha uch xil bo’ladi: 1) to’g’ri yul bilan xulosa chiqaruvchi, 2) teskari yul bilan xulosa chiqaruvchi, 3) aralash yul bilan xulosa chiqaruvchi ekspert tizimlar. Masalan, to’g’ri yul bilan xulosa chiqaruvchi ETlar yordamida kasallik alomatlariga kura kasallik aniqlanadi. Teskari yul bilan xulosa chiqaruvchi ETlar yordamida farazlardan (taxmin kilingan kasallikdan) bu farazni isbotlovchi yoki isbotlay olmaydigan dastlabki ma’lumotlarga tomon sekin- asta boramiz.
Mashxur chet el ekspert tizimlardan DENDRAL tizimi to’g’ri yul bilan xulosa chiqaruvchi, MYCIN esa teskari yul bilan xulosa chiqaruvchi ETdir. Aralash yul bilan xulosa chiqaruvchi tizimlarda ikki tomon-lama jarayonni amalga oshirish mumkin, lekin bu xolatda ekspert tizimning bilimlar manbaida vaziyat (xolat) bilan birlikda maqsad xam berilishi lozim. Bilimlarni tasvirlovchi qoidalarning muxim axamiyati shundaki, tasvirlash modul xarakterga ega, ya’ni boshqa qoidalarga to’g’ridan-to’g’ri ta’sir etmasdan yangi qoidalarni kushish, eskilarini olib tashlash yoki uzgar-tirish mumkin.
Qoida produktsiya ko’rinishida bilimlarni tasvirlashning ikkita jiddiy kamchiligi bor. Bu kamchiliklar hozirgi zamon dasturlash amaliyotida u (tasvirlash) ning imkoniyatlarini birmuncha cheklaydi.
Birinchidan, uxshash qoidalar tuplamini aniqlay oladigan xamda qoidalar tuplamiga uzgartirish kiritishda yoki qoidalar o’rtasidagi o’zaro munosabatlarni
aniq-lashda foydali bo’ladigan qoidalar modulligi qoidalarga asoslangan ekspert tizimlarning bilimlar bazasini tashkil etishga tuskinlik qiladi.
Ikkinchidan, tuzilishning bir jinsligi kup xol-larda, bilimlarning xar xil turlarini bir sintaksisda tasvirlashga majbur qiladi va okibatda tizimdagi bilimlarning vazifasini zaiflashtiradi. Masalan, boshqa qoidalarni chakirishni boshqaradigan, yashirin xolda ishlaydigan yoki yakun yasaydigan qoidalarni yangi ma’lumotni chiqarishda ishlatiladigan qoidalar-dan farklab bo’lmaydi.
Ekspert tizimlarda bilimlarni tasvirlash usullariga yakun yasab shuni ta’kidlash lozimki, hozirgi paytga kadar ishlab chikilgan usullarda aniqlik va bir kiymatlilik yuk. Bunga bir tomondan, bilimlarni aniqlash va ularni ifodalash usullarining kupligi, ikkinchi tomondan, ulardan xar birining samaradorligi-ni baxolashda, ular bilan ishlashda eng maqsadga muvofik muolajalarni aniqlash usullarining yukligi sababdir. Bu xol bilimlarni ifodalashning umumiy nazariyasini yaratishni takozo etadi. Hozircha bunday nazariya yuk. SHu sababli bilimlarni ifodalashning u yoki bu usuliga baxo bera olmaymiz.

12. 
    bob bo’yicha xulosalar
    

Xar qanday intellektual tizim, uning qaerda qo’llanishiga bog’liq bo’lmagan xolda, odam-mashina tizimidir. Mashina sifatida EXM ishlatiladi. Tizimning vazifasi - oxirgi foydalanuvchiga u yoki bu masalani echishda uning kasbi faoliyati doirasida malakali mutaxassis (ekspert) larning yillar davomida orttirgan bilimlaridan foydalanish uchun imkoniyat yaratishdan iborat. Buning uchun EXM tarkibiga bilimlar manbai va intellektual interfeys kirishi kerak. Bilimlar manbaida xarakterli bo’lgan masalalarni echish usullari haqidagi axborotlar saqlanadi. Intellektual interfeys masalani echish jarayonida oxirgi foydalanuvchi va tizim o’rtasidagi o’zaro munosabatni (xarakatni, ishlashni) ta’minlaydigan sunggi foydalanuvchining xamma vositalarini o’z ichiga oladi.
Muammoni xal qilishga karatilgan, oxirgi yillarda yaratilgan ETlarning taxlili shuni ko’rsatadiki, yaratuvchilarning asosiy kuch-g’ayrati, sanoat va konstruktor- texnologik korxonalarda samarali qo’llanuvchi sistemalar yaratishga qaratilgan.

12. 
    bob Neyron tarmoq texnologiyalari
    
    1. 
       Neyron to’rlarini tashkil qilish to’g’risida ma’lumot
       

Odam miyasi juda murakkab tuzulishga ega. Uning qanday ishlashini o’rganish maqsadida juda ko’p ilmiy izlanishlar olib borilgan va borilmoqda. Ma’lumki inson miyasi katta xajmdagi axborotni tez qayta ishlay oladi. Bunga sabab millionlab miya nerv xujayralari - neyronlarning parallel ishlashidir [24,34].
Sun’iy neyronlarning g’oyaviy asosi xam biologik neyron xujayralari xisoblanadi. Bugungi kunda miyaning ishlashini o’rganish yo’lida fan erishgan yutuqlardan kelib chiqib biologik neyron quyidagicha ishlashini aytish mumkin. Nerv xujayrasi - neyron bo’lib, u ma’lumotlarni qayta ishlovchi eng kichik birlikdir. O’z o’rnida xar bir neyronda ko’plab o’simtalar bo’ladi. Bu o’simtalarning bittasidan boshqa barchalari akson deb nomlanadi va aksonlar orqali neyronga tashqi signallar keladi. Bitta o’simta dendrid deb nomlanadi va u orqali neyron tashqariga signal beradi. Ko’plab neyronlar bir birlari bilan ma’lum arxitekturada bog’langan bo’ladi. Bir neyronning aksoni boshqa bir neyronning dendridiga bog’langan nuqtalari sinaps deyiladi.
SHu tariqa millionlab neyronlar bir-birlari bilan bog’lanib ma’lum bir arxitekturadagi neyron to’rlarini tashkil qiladi. Bitta oldingi qatlamdagi neyron chiqish o’simtasi - dendrid orqali signalni keyingi qatlamdagi neyronlarga ularning aksonlari orqali beradi. Eng birinchi qatlamdagi neyronlar signallarni ma’lum organlarning retseptorlari orqali oladi. Masalan ko’z, burun, teri va xokazolar. Eng oxirgi qatlamdagi neyronlar esa signallarni ma’lum organlarning muskullariga uzatadi. Masalan qo’l, oyoq, yuz, tovush pardalari va xokazolar.
Ana shu kabi miya tuzulishini o’rganishlardan kelib chiqib biologik neyronlarning funktsional analogi sun’iy neyronlarni yaratishga xarakatlar qilinmoqda. Albatta, bugun erishilgan natijalar inson miyasiga nisbatan juda primitiv, lekin shilliqurt, chuvalchang miyasi darajasida deyish mumkin.
Sun’iy neyron tabiiy neyronning funktsiyasini bajara oladigan matematik modelb, apparat yoki kompyuter dasturidir. Bunda signallarning qiymati (ya’ni amplitudasi)gina xisobga olinadi. Tabiiy neyronda esa nafaqat signalning qiymati, balki chastotasi xam xal qiluvchi axamiyatga ega bo’lishi mumkin. Ammo
organizmlar miyasini bugungi o’rganilganlik darajasi juda past bo’lib, xozirgacha bu borada ilmiy natijalarga erishilmagan.
Neyron deyilganda sun’iy neyron aniqrog’i, kompyuter dasturini nazarda tutiladi.

Oddiy neyronni ko’rib chiqaylik: