Интелектуал бошқариш назарияси фанидан 5-иат гуруҳ талабалари учун якуний назорат иши саволлари

Аккумуляция nima?
1. Qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimlarida to'plash (Аккумуляция har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchilar uchun тегишли funktsiyasini topish jarayonidir. To'plashning maqsadi - har bir chiqish o'zgaruvchisining тегишли funktsiyasini olish uchun pastki xulosalarning haqiqatning barcha darajalarini birlashtirish. Har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchisi uchun to'planish natijasi tegishli lingvistik o'zgaruvchiga nisbatan qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan qoidalar bazasining barcha kichik xulosalarining noaniq to'plamlarining birlashishi sifatida aniqlanadi.
2. Qat’iy bolgan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimlarida to'plash (Аккумуляция har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchilar uchun тегишли funktsiyasini topish jarayonidir. To'plashning maqsadi - har bir chiqish o'zgaruvchisining тегишли funktsiyasini olish uchun pastki xulosalarning haqiqatning barcha darajalarini birlashtirish. Har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchisi uchun to'planish natijasi tegishli lingvistik o'zgaruvchiga nisbatan noqat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan qoidalar bazasining barcha kichik xulosalarining noaniq to'plamlarining birlashishi sifatida aniqlanadi.
3. Qat’iy tizimlarida to'plash (Аккумуляция har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchilar uchun тегишли funktsiyasini topish jarayonidir. To'plashning maqsadi - har bir chiqish o'zgaruvchisining тегишли funktsiyasini olish uchun pastki xulosalarning haqiqatning barcha darajalarini birlashtirish. Har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchisi uchun to'planish natijasi tegishli lingvistik o'zgaruvchiga nisbatan qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan qoidalar bazasining barcha kichik xulosalarining noaniq to'plamlarining birlashishi sifatida aniqlanadi.
4. Har bir chiqish lingvistik o'zgaruvchisi uchun to'planish natijasi tegishli lingvistik o'zgaruvchiga nisbatan qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan qoidalar bazasining barcha kichik xulosalarining noaniq to'plamlarining birlashishi sifatida aniqlanadi.
**********
Defuzzifikatsiya nima?

1. Qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosa chiqarish tizimlarida Дефаззификация –Defuzzifikatsiya lingvistik oʻzgaruvchining тегишли funksiyasidan uning aniq (raqamli qiymatiga oʻtish jarayonidir. Defuzzifikatsiyaning maqsadi qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimidan tashqari qurilmalar (aqlli ABT-Автоматик бошқариш тизими tomonidan ishlatiladigan barcha chiqish lingvistik o'zgaruvchilarni to'plash natijalaridan foydalangan holda har bir chiqish o'zgaruvchisi uchun miqdoriy qiymatlarni olishdir.

2. Qat’iy bolgan(aniq bo’lmagan xulosa chiqarish tizimlarida Дефаззификация –Defuzzifikatsiya lingvistik oʻzgaruvchining тегишли bo’lmagan funksiyasidan uning aniq (Analogli qiymatiga oʻtish jarayonidir. Defuzzifikatsiyaning maqsadi qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimidan tashqari qurilmalar (aqlli ABT-Автоматик бошқариш тизими tomonidan ishlatiladigan barcha chiqish lingvistik o'zgaruvchilarni to'plash natijalaridan foydalangan holda har bir chiqish o'zgaruvchisi uchun miqdoriy qiymatlarni olishdir.
3. Дефаззификация –Defuzzifikatsiya lingvistik oʻzgaruvchining тегишли funksiyasidan uning aniq (raqamli qiymatiga oʻtish jarayonidir. Defuzzifikatsiyaning maqsadi qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimidan tashqari qurilmalar (aqlli ABT-Автоматик бошқариш тизими tomonidan ishlatiladigan barcha chiqish lingvistik o'zgaruvchilarni to'plash natijalaridan foydalangan holda har bir chiqish o'zgaruvchisi uchun miqdoriy qiymatlarni olishdir.
4. Qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosa chiqarish tizimlarida Дефаззификация –Defuzzifikatsiya lingvistik oʻzgaruvchining тегишли funksiyasidan uning aniq (raqamli qiymatiga oʻtish jarayonidir. Defuzzifikatsiyaning maqsadi qat’iy bolmagan(aniq bo’lmagan xulosalar tizimidan tashqari qurilmalar
**********
Har qanday ob'ektni o'rganishda raqamli baholash to’g’risida U.Kelvin nima dedi?
1. Har qanday ob'ektni o'rganishda birinchi va eng muhim qadam raqamli baholash tamoyillarini va ushbu ob'ektga xos bo'lgan sifatni o'lchashning amaliy usullarini topishdir. Gap gapirayotganingizni raqamlar bilan o‘lchab, ifodalay olmasangiz, mavzu bo‘yicha bilimingiz yetarli emas va qoniqarsiz bo‘ladi.
2. Har qanday ob'ektni o'rganishda birinchi va eng muhim qadam raqamli baholash tamoyillarini va ushbu ob'ektga xos bo'lgan sifatni o'lchashning nazariy usullarini topishdir. Gap gapirayotganingizni raqamlar bilan o‘lchab, ifodalay olmasangiz, mavzu bo‘yicha bilimingiz yetarli emas va qoniqarsiz bo‘ladi.
3. Har qanday ob'ektni o'rganishda birinchi va eng muhim qadam raqamli baholash tamoyillarini va ushbu ob'ektga xos bo'lgan sifatni o'lchashning amaliy usullarini topishdir.
4. Har qanday ob'ektni o'rganishda birinchi va eng muhim qadam raqamli baholash tamoyillarini va ushbu ob'ektga xos bo'lmagan sifatni o'lchashning amaliy usullarini topishdir. Gap gapirayotganingizni raqamlar bilan o‘lchab, ifodalay olmasangiz, mavzu bo‘yicha bilimingiz yetarli emas va qoniqarsiz bo‘ladi.
**********
Haddan tashqari aniqlikka intilish haqida Oskar Lotfizade nima degan?

1. Haddan tashqari aniqlikka intilish boshqaruv nazariyasi va tizimlar nazariyasini bekor qiladigan ta'sir ko'rsata boshladi, chunki bu ushbu sohadagi tadqiqotlar faqat aniq Yechimlarga yordam beradigan muammolarga qaratilganligiga olib keladi. Ma'lumotlar, maqsadlar va cheklovlar aniq matematik tahlilga imkon berish uchun juda murakkab yoki noto'g'ri aniqlangan muhim muammolarning ko'p sinflari matematik muolajaga to'sqinlik qilganligi sababli chetda qoldirilgan .

2. Haddan tashqari noaniqlikka intilish boshqaruv nazariyasi va tizimlar nazariyasini bekor qiladigan ta'sir ko'rsata boshladi, chunki bu ushbu sohadagi tadqiqotlar faqat aniq Yechimlarga yordam beradigan muammolarga qaratilganligiga olib keladi. Ma'lumotlar, maqsadlar va cheklovlar aniq matematik tahlilga imkon bermaslik uchun juda murakkab yoki noto'g'ri aniqlangan muhim muammolarning ko'p sinflari matematik muolajaga to'sqinlik qilganligi sababli chetda qoldirilgan .
3. Haddan tashqari aniqlikka intilish boshqaruv nazariyasi va tizimlar nazariyasini bekor qilmaydigan ta'sir ko'rsata boshladi, chunki bu ushbu sohadagi tadqiqotlar faqat aniq Yechimlarga yordam beradigan muammolarga qaratilganligiga olib keladi. Ma'lumotlar, maqsadlar va cheklovlar aniq matematik tahlilga imkon berish uchun juda murakkab yoki to'g'ri aniqlangan muhim muammolarning ko'p sinflari matematik muolajaga to'sqinlik qilganligi sababli chetda qoldirilgan .
4. Haddan tashqari aniqlikka intilish boshqaruv nazariyasi va tizimlar nazariyasini bekor qiladigan ta'sir ko'rsata boshladi, chunki bu ushbu sohadagi tadqiqotlar faqat aniq Yechimlarga yordam beradigan muammolarga qaratilganligiga olib keladi.
**********
Aqlli(Intelektual Avtomatik boshqaruv tizimi(ABT nazariyasi qanday muammolar va yangi vazifalarni shakllantirishga olib keldi?
1. Aqlli(Intelektual Avtomatik boshqaruv tizimi(ABT nazariyasi juda yosh va aslida hali boshlang'ich bosqichida. Shu sababli, intellektual boshqaruv tamoyillarini amaliy qo'llash sohalarining jadal kengayishi ushbu sohada matematik tavsiflash, barqarorlik tahlili va intellektual ABT sifatini baholash usullarini ishlab chiqish kabi bir qator muammolar va yangi vazifalarni shakllantirishga olib keldi. ; aqlli ABT sintezi uchun dizayn vositalari va usullarini yaratish va boshqalar.
2. Aqlli(Intelektual Avtomatik boshqaruv tizimi(ABT nazariyasi juda yosh va aslida hali boshlang'ich bosqichida. Shu sababli, intellektual boshqaruv tamoyillarini amaliy qo'llash sohalarining jadal kengaymasligi ushbu sohada matematik tavsiflash, barqarorlik tahlili va intellektual ABT sifatini baholash usullarini ishlab chiqish kabi bir qator muammolar va yangi vazifalarni shakllantirishga olib keldi. ; aqlli bo’lmagan ABT sintezi uchun dizayn vositalari va usullarini yaratish va boshqalar.
3. Aqlli(Intelektual Avtomatik boshqaruv tizimi(ABT nazariyasi juda yosh va aslida hali boshlang'ich bosqichida. Shu sababli, intellektual boshqaruv tamoyillarini amaliy qo'llash sohalarining jadal kengayishi ushbu sohada matematik tavsiflash, barqarorlik tahlili va intellektual ABT sifatini baholash usullarini ishlab chiqish kabi bir qator muammolar va yangi vazifalarni shakllantirishga olib keldi.
4. Barcha javoblar to’g’ri
**********
TAU(Теория автоматического управления-Автоматик бошқарув назарияси-АБН ning rivojlanishi qanday yo'lidan bordi?
1. TAU(Теория автоматического управления-Автоматик бошқарув назарияси-АБН ning rivojlanishi avtomatik boshqaruv tizimi va real dunyo o'rtasidagi o'zaro ta'sir jarayonlarini to'liq va Yetarli darajada tavsiflash uchun boshqaruv tizimlarining modellarini murakkablashtirish yo'lidan bordi, bu esa eng samarali qurish imkonini beradi. nazorat qilish jarayoni va ob'ektni boshqarishning muayyan funktsiyalarini o'z zimmasiga olgan holda, ushbu jarayonda ishtirok etuvchi shaxsni iloji boricha tushirish. Ammo hatto eng ilg'or axborot ABT ham bu muammolarni to'liq hal qila olmadi.
2. TAU(Теория автоматического управления-Автоматик бошқарув назарияси-АБН ning rivojlanishi avtomatik boshqaruv tizimi va real dunyo o'rtasidagi o'zaro ta'sir jarayonlari darajasida tavsiflash uchun boshqaruv tizimlarining modellarini murakkablashtirish yo'lidan bordi, bu esa eng samarali qurish imkonini beradi. nazorat qilish jarayoni va ob'ektni boshqarishning muayyan funktsiyalarini o'z zimmasiga olgan holda, ushbu jarayonda ishtirok etuvchi shaxsni iloji boricha tushirish. Ammo hatto eng ilg'or axborot ABT ham bu muammolarni to'liq hal qila olmadi.
3. TAU(Теория автоматического управления-Автоматик бошқарув назарияси-АБН ning rivojlanishi avtomatik boshqaruv tizimi va real bo’lmagan dunyo o'rtasidagi o'zaro ta'sir jarayonlarini to'liq va Yetarli darajada tavsiflash uchun boshqaruv tizimlarining modellarini murakkablashtirish yo'lidan bordi, bu esa eng samarali qurish imkonini beradi. nazorat qilish jarayoni va ob'ektni boshqarishning muayyan funktsiyalarini o'z zimmasiga olgan holda, ushbu jarayonda ishtirok etuvchi shaxsni iloji boricha tushirish.
4. TAU(Теория автоматического управления-Автоматик бошқарув назарияси-АБН ning rivojlanishi avtomatik boshqaruv tizimi va real dunyo o'rtasidagi o'zaro ta'sir jarayonlarini to'liq va Yetarli darajada tavsiflash uchun boshqaruv tizimlarining modellarini murakkablashtirish yo'lidan bordi, bu esa eng samarali qurish imkonini beradi.
**********
Aqlli(intelektual ABTni yaratish sifat jihatidan qanday imkonlarni beradi?

1. Aksincha, inson nafaqat ma'lumotlar bilan ishlaydi (an'anaviy matematik usullar bilan tavsiflangan miqdoriy va tabiiy til orqali tasvirlangan sifat, balki ularga asoslangan bilimga ham ega, ya'ni: ma'lumotlardan fikrlash va xulosalar chiqarish uchun foydalanishi mumkin. Bu farq odamni aqlli moslashishga cheksiz qodir qiladi - har qanday ob'ekt uchun "universal boshqaruv moslamasi". Albatta, har qanday zamonaviy ABT bilan solishtirganda, inson miyasi o'zining ulkan funktsional diapazoni tufayli ma'lum afzalliklarga ega. Shuning uchun bilimlarni ifodalash va ulardan foydalanish bilan bog'liq bo'lgan inson aqliy faoliyatining elementlarini amalga oshiradigan aqlli ABTni yaratish sifat jihatidan yangi darajadagi boshqaruv tizimlarini - odamlar kabi haqiqiy dunyoda mavjud bo'lgan va ishlaydigan tizimlarni olish imkonini beradi. , bu haqiqiy dunyo haqidagi bilim bilan ishlash.

2. Aksincha, inson nafaqat ma'lumotlar bilan ishlaydi (an'anaviy matematik usullar bilan tavsiflanmagan miqdoriy va tabiiy til orqali tasvirlanmagan sifat, balki ularga asoslangan bilimga ham ega, ya'ni: ma'lumotlardan fikrlash va xulosalar chiqarish uchun foydalanishi mumkin. Bu farq odamni aqlli moslashishga cheksiz qodir qiladi - har qanday ob'ekt uchun "universal boshqaruv moslamasi". Albatta, har qanday zamonaviy ABT bilan solishtirganda, inson miyasi o'zining ulkan funktsional diapazoni tufayli ma'lum afzalliklarga ega. Shuning uchun bilimlarni ifodalash va ulardan foydalanish bilan bog'liq bo'lgan inson aqliy faoliyatining elementlarini amalga oshiradigan aqlli ABTni yaratish sifat jihatidan yangi darajadagi boshqaruv tizimlarini - odamlar kabi haqiqiy dunyoda mavjud bo'lgan va ishlaydigan tizimlarni olish imkonini beradi.
3. Aksincha, inson nafaqat ma'lumotlar bilan ishlaydi (noan'anaviy matematik usullar bilan tavsiflangan miqdoriy va tabiiy til orqali tasvirlangan sifat, balki ularga asoslangan bilimga ham ega, ya'ni: ma'lumotlardan fikrlash va xulosalar chiqarish uchun foydalanishi mumkin. Bu farq odamni aqlli moslashmasligiga cheksiz qodir qiladi - har qanday ob'ekt uchun "universal boshqaruv moslamasi". Albatta, har qanday zamonaviy ABT bilan solishtirganda, inson miyasi o'zining ulkan funktsional diapazoni tufayli ma'lum afzalliklarga ega emas. Shuning uchun bilimlarni ifodalash va ulardan foydalanish bilan bog'liq bo'lgan inson aqliy faoliyatining elementlarini amalga oshiradigan aqlli ABTni yaratish sifat jihatidan yangi darajadagi boshqaruv tizimlarini - odamlar kabi haqiqiy dunyoda mavjud bo'lgan va ishlaydigan tizimlarni olish imkonini beramaydi. , bu haqiqiy dunyo haqidagi bilim bilan ishlash.
4. Aksincha, inson nafaqat ma'lumotlar bilan ishlaydi (an'anaviy matematik usullar bilan tavsiflangan miqdoriy va tabiiy til orqali tasvirlangan sifat, balki ularga asoslangan bilimga ham ega, ya'ni: ma'lumotlardan fikrlash va xulosalar chiqarish uchun foydalanishi mumkin. Bu farq odamni aqlli moslashishga cheksiz qodir qiladi - har qanday ob'ekt uchun "universal boshqaruv moslamasi". - odamlar kabi haqiqiy dunyoda mavjud bo'lgan va ishlaydigan tizimlarni olish imkonini beradi. , bu haqiqiy dunyo haqidagi bilim bilan ishlash.
**********
«Иссиқ чой» тушунчасига оид қатъиймас туплам куриниши ҚАНДАЙ ёзилади? «Иссиқ чой» тушунчасига оид қатъиймас туплам куриниши қуйидагича булади?

1. C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C= \left \{0/0; 0/1.0; 0/20; 0.1./30; 0.3/40; 0.6/50; 0.8/60; 0.9/70; 1./80; 1./90; 1./1.00 \right \}.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.

2. C={0.0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C= \left \{0/0; 0/1.0; 0/20; 0.1./30; 0.3/40; 0.6/50; 0.8/60; 0.9/70; 1./80; 1./90; 1./1.00 \right \}.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;
3. C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C= \left \{0/0; 0/1.0; 0/20; 0.1./30; 0.3/40; 0.6/50; 0.8/60; 0.9/70; 1./80; 1./90; 1./1.00 \right \}.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./9
4. C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.C={0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00}.C=0/0;0/1.0;0/20;0.1./30;0.3/40;0.6/50;0.8/60;0.9/70;1./80;1./90;1./1.00.
**********
Ёпиқ занжирли автоном АБСда қандай блоклар мавжуд?

1. 1..Бошқарув объекти. 2. Бошқарувчи қурилма. 3.Қарор қабул қилувчи шахс. 4.Ташқи дунё - борлиқ.
2. 1.. Бошқарувчи қурилма. 2.Қарор қабул қилувчи шахс. 3.Ташқи дунё - борлиқ.
3. 1..Бошқарув объекти. 2.Қарор қабул қилувчи шахс. 3.Ташқи дунё - борлиқ.
4. 1..Бошқарув объекти. 2. Бошқарувчи қурилма. 3.Ташқи дунё - борлиқ.
**********
Очиқ занжирли автоном АБСда қандай блоклар мавжуд?

1. 1..Бошқарув объекти. 2. Бошқарувчи қурилма. 3.Қарор қабул қилувчи шахс. 4.Ташқи дунё борлиқ. 5.Шакллантирилган ёзувларнинг математик аппарати.

2. 1..Бошқарув объекти. 2. Бошқарувчи қурилма. 3.Қарор қабул қилувчи шахс. 4.Шакллантирилган ёзувларнинг математик аппарати.
3. 1.. Бошқарувчи қурилма. 2.Қарор қабул қилувчи шахс. 3.Ташқи дунё борлиқ. 4.Шакллантирилган ёзувларнинг математик аппарати.
4. 1..Бошқарув объекти. 2. Бошқарувчи қурилма. 3.Қарор қабул қилувчи шахс. 4.Ташқи дунё борлиқ.
**********
ABS(avtomatik бошқариш тизими ni loyihalash muammolarini hal qilishda лойиҳачи қандай komponent bilan shug'ullanadi?

1. Har qanday darajadagi ABS(avtomatik бошқариш тизими ni loyihalash muammolarini hal qilishda лойиҳачи ikkita komponent bilan shug'ullanadi - boshqaruv ob'ektining o'zi va tizimda boshqaruv jarayonini amalga oshirishni ta'minlaydigan texnik vositalar to'plami. Boshqaruv ob'ekti (БO odatda лойиҳачи tomonidan qandaydir strukturaviy va parametrik o'zgarmas dinamik modul sifatida ko'rib chiqiladi.Xuddi shunday, texnik nazoratning bir qismi ma'lum bir standart to'plamdan tanlanadi va loyihalash jarayonida o'zgartirilmaydi.

2. Har qanday darajadagi ABS(avtomatik бошқариш тизими ni loyihalash muammolarini hal qilishda лойиҳачи bitta komponent bilan shug'ullanadi - boshqaruv ob'ektining o'zi va tizimda boshqaruv jarayonini amalga oshirishni ta'minlaydigan texnik vositalar to'plami. Boshqaruv ob'ekti (БO odatda лойиҳачи tomonidan qandaydir strukturaviy va parametrik o'zgarmas dinamik modul sifatida ko'rib chiqiladi.Xuddi shunday, texnik nazoratning bir qismi ma'lum bir standart to'plamdan tanlanadi va loyihalash jarayonida o'zgartirilmaydi.
3. Har qanday darajadagi ABS(avtomatik бошқариш тизими ni loyihalash muammolarini hal qilishda лойиҳачи ikkita komponent bilan shug'ullanadi - boshqaruv ob'ektining o'zi va tizimda boshqaruv jarayonini amalga oshirishni ta'minlaydigan texnik vositalar to'plami. Boshqaruv ob'ekti (БO odatda лойиҳачи tomonidan qandaydir strukturaviy va parametrik o'zgarmas dinamik modul sifatida ko'rib chiqiladi.
4. Boshqaruv ob'ekti (БO odatda лойиҳачи tomonidan qandaydir strukturaviy va parametrik o'zgarmas dinamik modul sifatida ko'rib chiqiladi.Xuddi shunday, texnik nazoratning bir qismi ma'lum bir standart to'plamdan tanlanadi va loyihalash jarayonida o'zgartirilmaydi.
**********
ISO / IEC 2382-20: буйича лойихага таъриф беринг?

1. Loyiha – (GOST R 54869-201.1. bo'yicha ta'rif Vaqt va resurs cheklovlari ostida noyob mahsulot yoki xizmatni yaratishga qaratilgan o'zaro bog'liq harakatlar majmui.

2. Loyiha – (GOST R 53869-201.1. bo'yicha ta'rif Vaqt va resurs cheklovlari ostida noyob mahsulot yoki xizmatni yaratishga qaratilgan o'zaro bog'liq harakatlar majmui.

3. Loyiha – (GOST R 54869-2021. bo'yicha ta'rif Vaqt va resurs cheklovlari ostida noyob mahsulot yoki xizmatni yaratishga qaratilgan o'zaro bog'liq harakatlar majmui.

4. Loyiha – (GOST R 55869-201.1. bo'yicha ta'rif Vaqt va resurs cheklovlari ostida noyob mahsulot yoki xizmatni yaratishga qaratilgan o'zaro bog'liq harakatlar majmui.
**********
Техник тизимни схемасида қандай блоклар бор ?

1. Техник тизим 2 қисмдан: ўзгармас(бошқарув объекти га таъсир этувчи восита, бошқарув объекти, ахборот тизимини ўлчовчи блокларидан ва ўзгарувчи қисмлардан(ҳисоблаш мажмуини бошқарувчи ва маҳаллий бошқарув воситаси блокларидан ташкил топган.

2. Техник тизим 3 қисмдан: ўзгармас(бошқарув объекти га таъсир этувчи восита, бошқарув объекти, ахборот тизимини ўлчовчи блокларидан ва ўзгарувчи қисмлардан(ҳисоблаш мажмуини бошқарувчи ва маҳаллий бошқарув воситаси блокларидан ташкил топган.
3. Техник тизим 2 қисмдан: o’zgaruvchan(бошқарув объекти га таъсир этувчи восита, бошқарув объекти, ахборот тизимини ўлчовчи блокларидан ва ўзгарувчи қисмлардан(ҳисоблаш мажмуини бошқарувчи ва маҳаллий бошқарув воситаси блокларидан ташкил топган.
4. Техник тизим 5 қисмдан: ўзгармас(бошқарув объекти га таъсир этувчи восита, бошқарув объекти, ахборот тизимини ўлчовчи блокларидан ва ўзгарувчи қисмлардан(ҳисоблаш мажмуини бошқарувчи ва маҳаллий бошқарув воситаси блокларидан ташкил топган.
**********
Магнит асосида ишловчи датчикни тушунтиринг.

1. Магнит асосида ишловчи датчиклар Холл ва Гаус эффектларига асосланган ҳолда ишлайди. Юпқа ток ўтказувчи пластинкадан ток ўтганда пластинка юзасига перпендикуляр бўлган магнит куч чизиқлари юзага келиб, бу кучлар пластинкадан ўтаётган ток йўналишини ўзгартиради.

2. Магнит асосида ишловчи датчиклар Холл ва Гаус эффектларига асосланган ҳолда ишлайди. Юпқа ток ўтказувчи пластинкадан ток ўтганда пластинка юзасига ноперпендикуляр бўлган магнит куч чизиқлари юзага келиб, бу кучлар пластинкадан ўтаётган ток йўналишини ўзгартиради.
3. Магнит асосида ишловчи датчиклар Холл ва Гаус эффектларига асосланган ҳолда ишлайди. Юпқа ток ўтказувчи пластинкадан ток ўтганда пластинка юзасига перпендикуляр бўлган магнит куч чизиқлари юзага келиб, бу кучлар пластинкадан ўтаётган ток йўналишини ўзгартирмайди.
4. Магнит асосида ишловчи датчиклар Холл ва Гаус эффектларига асосланган ҳолда ишлайди. Юпқа ток ўтказмайдиган пластинкадан ток ўтганда пластинка юзасига бўлган магнит куч юзага келиб, бу кучлар пластинкадан ўтаётган ток йўналишини ўзгартиради.
**********
Индуктив асосида ишловчи датчикни тушунтиринг.

1. Индуктив асосга ишловчи датчикларда каркасга ўралган чулғамдаги индуктивлик параметри ўзгаришига, яъни каркас ўртасидаги ўзакнинг тўғри чизиқли ҳаракати ўзгаришига асосланади.

2. Индуктив асосга ишловчи датчикларда каркасга ўралмаган чулғамдаги ноиндуктивлик параметри ўзгаришига, яъни каркас ўртасидаги ўзакнинг тўғри чизиқли ҳаракати ўзгармаслигига асосланади.
3. Индуктив асосга ишламайдиган датчикларда каркасга ўралмаган чулғамдаги индуктивлик параметри ўзгаришига, яъни каркас ўртасидаги ўзакнинг тўғри чизиқли ҳаракати ўзгаришига асосланади.
4. Индуктив асосга ишловчи датчикларда каркасга ўралган чулғамдаги индуктивлик параметри ўзгаришига
**********
Фотоэлектрик ўзгартирувчилар асосида ишловчи датчикни тушунтиринг?

1. Фотоэлектрик ўзгартирувчилар асосида ишловчи датчиклар ойнакчадан тушган ёруғлик ҳисобига ҳосил булувчи ток ўзгаришига асосланади.

2. Фотоэлектрик ўзгартирувчилар асосида ишловчи датчиклар ойнакчадан тушган ёруғлик ҳисобига ҳосил булувчи ток ўзгармаслигигага асосланади.
3. Фотоэлектрик ўзгартирувчилар асосида ишламайдиган датчиклар ойнакчадан тушган ёруғлик ҳисобига ҳосил булувчи ток ўзгаришига асосланади.
4. Фотоэлектрик ўзгартирувчилар асосида ишловчи датчиклар
**********
Лойиҳалаш босқичларини тушунтиринг.

1. Лойиҳалаш босқичлари уч босқичдан: лойиҳага тайёрлаш босқичи, ҳисоблаш босқичи ва техник лойиҳалаш босқичларидан иборат. Лойиҳага тайёрлаш босқичида: масаланинг қўйилиши ва моҳияти; лойиҳага қўйилиши керак бўлган техник талаблар ҳамда техник топшириқ ишлаб чиқилади. Лойиҳа ҳисоблаш босқичида масала математик моделлаштирилади ва бошқарув алгоритми тузиш амалга оширилади. Лойиҳалашни техник лойиҳалаш босқичларида дастур тузиш ва уларнинг техник ҳужжат ишлари амалга оширилиб, унда: ечим олишни принципиал схемаси ишлаб чиқилади, монтаж ишлари амалга оширилади ва дастур ҳужжат ишлари тайёрланади ҳамда амалга оширилади.

2. Лойиҳалаш босқичлари икки босқичдан: лойиҳага тайёрлаш босқичи, ва техник лойиҳалаш босқичларидан иборат. Лойиҳага тайёрлаш босқичида: масаланинг қўйилиши ва моҳияти; лойиҳага қўйилиши керак бўлган техник талаблар ҳамда техник топшириқ ишлаб чиқилади. Лойиҳа ҳисоблаш босқичида масала математик моделлаштирилади ва бошқарув алгоритми тузиш амалга оширилади. Лойиҳалашни техник лойиҳалаш босқичларида дастур тузиш ва уларнинг техник ҳужжат ишлари амалга оширилиб, унда: ечим олишни принципиал схемаси ишлаб чиқилади, монтаж ишлари амалга оширилади ва дастур ҳужжат ишлари тайёрланади ҳамда амалга оширилади.
3. Лойиҳалаш босқичлари уч босқичдан: лойиҳага тайёрлаш босқичи, ҳисоблаш босқичи ва техник лойиҳалаш босқичларидан иборат. Лойиҳага тайёрлаш босқичида: Лойиҳалашни техник лойиҳалаш босқичларида дастур тузиш ва уларнинг техник ҳужжат ишлари амалга оширилиб, унда: ечим олишни принципиал схемаси ишлаб чиқилади, монтаж ишлари амалга оширилади ва дастур ҳужжат ишлари тайёрланади ҳамда амалга оширилади.
4. Лойиҳалаш босқичлари уч босқичдан: лойиҳага тайёрлаш босқичи, ҳисоблаш босқичи ва техник лойиҳалаш босқичларидан иборат. Лойиҳага тайёрлаш босқичида: масаланинг қўйилиши ва моҳияти; лойиҳага қўйилиши керак бўлган техник талаблар ҳамда техник топшириқ ишлаб чиқилади. Лойиҳа ҳисоблаш босқичида масала математик моделлаштирилади ва бошқарув алгоритми тузиш амалга оширилади.
**********
Техник топшириқ нима?

1. Техник топшириқда қуйидагилар келтирилади: умумий маълумотлар, тизимнинг мақсади ва номи ; маълумотларни далил асосида шакллантириш, объектларнинг тавсифлаш, тизимга қуйилган шартлар, Тизим таркибидаги ишлар, Тизимни қабул қилиш тартиби, объектни тайёрлашга доир ишлар, тизимни қуришга доир ишлар, ҳужжатларни тайёрлашга доир ишлар, лойиҳалашга доир манбалар келтирилади.

2. Техник топшириқда қуйидагилар келтирилади: умумий маълумотлар, ва номи ; маълумотларни далил асосида шакллантириш, объектларнинг тавсифлаш, тизимга қуйилган шартлар, Тизим таркибидаги ишлар, Тизимни қабул қилиш тартиби, объектни тайёрлашга доир ишлар, тизимни қуришга доир ишлар, , лойиҳалашга доир манбалар келтирилади.
3. Техник топшириқда қуйидагилар келтирилади: тизимнинг мақсади ва номи ; маълумотларни далил асосида шакллантириш, объектларнинг тавсифлаш, тизимга қуйилган шартлар, Тизим таркибидаги ишлар, Тизимни қабул қилиш тартиби, объектни тайёрлашга доир ишлар, тизимни қуришга доир ишлар, ҳужжатларни тайёрлашга доир ишлар, лойиҳалашга доир манбалар келтирилади.
4. Техник топшириқда қуйидагилар келтирилади: умумий маълумотлар, тизимнинг мақсади ва номи ; маълумотларни далил асосида шакллантириш, объектларнинг тавсифлаш, тизимга қуйилган шартлар, Тизим таркибидаги ишлар, Тизимни қабул қилиш тартиби, объектни тайёрлашга доир ишлар, тизимни қуришга доир ишлар,
**********
Техник лойиҳалаш нима?

1. Техник лойиҳалашда : дастур тузишни методологиясини аниқлаш; тизимни тизим ости пакетларини ишлаб чиқиш, бевосита объектга дастурлаш ишларини амалга ошириш кўзда тутилади.

2. Техник лойиҳалашда : дастур тузишни методологиясини аниқлаш; тизимни тизим ости пакетларини ишлаб чиқиш,
3. Техник лойиҳалашда : методологиясини аниқлаш; тизимни тизим ости пакетларини ишлаб чиқиш, бевосита объектга дастурлаш ишларини амалга ошириш кўзда тутилади.
4. Техник лойиҳалашда : бевосита объектга дастурлаш ишларини амалга ошириш кўзда тутилади.
**********
Fuzzy Inference Systems(Системы нечеткого вывода tushunchasini qanday tushunasiz?

1. Fuzzy(қатъий бўлмаган xulosalar tizimi - bu ob'ektning hozirgi holati to'g'risidagi ma'lumotlar bo'lgan noaniq shartlar yoki old shartlar asosida ob'ektni zarur boshqarish haqida noaniq xulosalarni olish jarayoni.

2. Fuzzy(қатъий бўлган xulosalar tizimi - bu ob'ektning hozirgi holati to'g'risidagi ma'lumotlar bo'lgan noaniq shartlar yoki old shartlar asosida ob'ektni zarur boshqarish haqida noaniq xulosalarni olish jarayoni.
3. Fuzzy(қатъий бўлмаган xulosalar tizimi - bu ob'ektning hozirgi holati to'g'risidagi ma'lumotlar bo'lgan aniq shartlar yoki old shartlar asosida ob'ektni zarur boshqarish haqida aniq xulosalarni olish jarayoni.
4. Fuzzy(қатъий бўлмаган xulosalar tizimi - bu ob'ektning keyingi holati to'g'risidagi ma'lumotlar bo'lgan noaniq shartlar yoki old shartlar asosida ob'ektni zarur boshqarish haqida noaniq xulosalarni olish jarayoni.
**********
Nima uchun muvofiqlashtirilgan boshqaruv zarur?

1. Nazoratni muvofiqlashtirish muammosi Zamonaviy boshqaruv tizimlari, qoida tariqasida, ularning xatti-harakatlariga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan boshqa tizimlar bilan o'zaro ta'sirda ishlaydi. Shu bilan birga, bir-biriga bog'langan va o'zaro ta'sir qiluvchi bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilgan boshqarish haqida gapirish mumkin, bunday holat esa, boshqaruvni bir butun maqsad yo’lida olib borishni taqozo etadi.

2. Nazoratni muvofiqlashtirish muammosi Zamonaviy boshqaruv tizimlari, qoida tariqasida, ularning xatti-harakatlariga ta'sir qilishi mumkin bo'lmagan boshqa tizimlar bilan o'zaro ta'sirda ishlaydi. Shu bilan birga, bir-biriga bog'lanmagan va o'zaro ta'sir qiluvchi bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilgan boshqarish haqida gapirish mumkin, bunday holat esa, boshqaruvni bir butun maqsad yo’lida olib borishni taqozo etadi.
3. Nazoratni muvofiqlashtirish muammosi Zamonaviy boshqaruv tizimlari, qoida tariqasida, ularning xatti-harakatlariga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan boshqa tizimlar bilan o'zaro ta'sirda ishlaydi. Shu bilan birga, bir-biriga bog'langan va o'zaro ta'sir qiluvchi bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilmagan boshqarish haqida gapirish mumkin, bunday holat esa, boshqaruvni bir butun maqsad yo’lida olib borishni taqozo etadi.
4. Nazoratni muvofiqlashtirish muammosi Zamonaviy boshqaruv tizimlari, qoida tariqasida, ularning xatti-harakatlariga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan boshqa tizimlar bilan o'zaro ta'sirda ishlaydi
**********
Muvofiqlashtirilgan boshqaruv qanday amalga oshiriladi?

1. Muvofiqlashtirish boshqaruv tizimlari tomonidan signallarni qabul qilish orqali amalga oshiriladi, bu tashqi kuzatuvchi nuqtai nazaridan boshqariladigan ob'ektlarning butun majmuasini boshqarish sifatining umumlashtirilgan bahosi bo'lib, ular joriy darajadagi boshqa boshqaruv tizimlari ham bo'lishi mumkin. va yuqori darajadagi ierarxiyaning boshqaruv tizimlari necha boskichga moslashgan bulish kerak” - bu masalani hal kilish uchun nimalarga ahamiyat berisch kerak.

2. Muvofiqlashtirish boshqaruv tizimlari tomonidan signallarni qabul qilish orqali amalga oshiriladi, bu tashqi kuzatuvchi nuqtai nazaridan boshqariladigan ob'ektlarning butun majmuasini boshqarish sifatining umumlashtirilmagan bahosi bo'lib, ular joriy darajadagi boshqa boshqaruv tizimlari ham bo'lishi mumkin
3. Muvofiqlashtirish boshqaruv tizimlari tomonidan signallarni qabul qilish orqali amalga oshiriladi, bu ichki kuzatuvchi nuqtai nazaridan boshqariladigan ob'ektlarning butun majmuasini boshqarish sifatining umumlashtirilgan bahosi bo'lib, ular joriy darajadagi boshqa boshqaruv tizimlari ham bo'lishi mumkin. va yuqori darajadagi ierarxiyaning boshqaruv tizimlari necha boskichga moslashgan bulish kerak” - bu masalani hal kilish uchun nimalarga ahamiyat berisch kerak.
4. Muvofiqlashtirish boshqaruv tizimlari tomonidan signallarni qabul qilish orqali amalga oshiriladi, ular joriy darajadagi boshqa boshqaruv tizimlari ham bo'lishi mumkin. va yuqori darajadagi ierarxiyaning boshqaruv tizimlari necha boskichga moslashgan bulish kerak”
**********
Инсон фаолияти босқичини мувофиқлаштириш асосида бошқарувини тушунтиринг.

1. Инсонни туғилиши “0”, чунки унинг ёши “0” га тенг, лекин у хар хил ёшда вафот эътиши мумкин. Қатъиймас. Демак, охирги ёши “1.”. Бу 0 ва 1. орасида (м.у. 0 ёшдан 1.00 ёшгача ҳар хил фаолият б.м.: 1..Боғча..2.Мактаб..3.Институт(коллеж. 4.Магистратура. 5.Аспирантура. 6.Иш фаолияти. 7.Уйланиш. Кўриб турибмизки, буерда 7 та босқич бошыаруви мувофиқлаши керак.

2. Инсонни туғилиши “1.”, чунки унинг ёши “1.00” га тенг, лекин у хар хил ёшда вафот эътиши мумкин. Қатъиймас. Демак, охирги ёши “1.”. Бу 0 ва 1. орасида (м.у. 0 ёшдан 1.00 ёшгача ҳар хил фаолият б.м.: 1..Боғча..2.Мактаб..3.Институт(коллеж. 4.Магистратура. 5.Аспирантура. 6.Иш фаолияти. 7.Уйланиш. Кўриб турибмизки, буерда 7 та босқич бошыаруви мувофиқлаши керак.
3. Инсонни туғилиши “0”, чунки унинг ёши “0” га тенг, лекин у хар хил ёшда вафот эътиши мумкин. Қатъиймас. 5.Аспирантура. 6.Иш фаолияти. 7.Уйланиш. Кўриб турибмизки, буерда 7 та босқич бошыаруви мувофиқлаши керак.
4. Инсонни туғилиши “1.”, чунки унинг ёши “1.” га тенг, лекин у хар хил ёшда вафот эътиши мумкин. Қатъиймас. Демак, охирги ёши “1.”. Бу 1. ва 1. орасида (м.у. 0 ёшдан 1.00 ёшгача ҳар хил фаолият б.м.: 1..Боғча..2.Мактаб..3.Институт(коллеж. 4.Магистратура. 5.Аспирантура. 6.Иш фаолияти. 7.Уйланиш. Кўриб турибмизки, буерда 7 та босқич бошыаруви мувофиқлаши керак.

**********

IMS(интел. Мувофиқ. Бошқ. тизимиni qurish tamoyillari qanday tuzilgan?

1. Aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurish tamoyillari IMS ni qurishning turli yondashuvlarini, shu jumladan yuqorida muhokama qilinganlarni umumlashtirib, biz IMSni qurish tamoyillarini shakllantiramiz:apriori ma'lumotlardan foydalanish, ma'lumotni aniqlash uchun vositalarning mavjudligi:berilgan ob'ektni boshqarish jarayonining aniqligi va sifatiga qo'yiladigan talablar to'g'risida;boshqaruv ob'ekti to'g'risida;tashqi muhit haqida;ierarxiyaning quyi darajadagi bo'ysunuvchi boshqaruv tizimlarining mavjudligi va tarkibi to'g'risida, ularning ishlashini baholash amalga oshirilishi kerak.

2. Aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurish tamoyillari IMS ni qurishning turli yondashuvlarini, shu jumladan yuqorida muhokama qilinganlarni umumlashtirib, biz IMSni qurish tamoyillarini shakllantiramiz:apriori ma'lumotlardan foydalanish, ma'lumotni aniqlash uchun vositalarning mavjudmasligi:berilgan ob'ektni boshqarish jarayonining aniqligi va sifatiga qo'yiladigan talablar to'g'risida;
3. Aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurish tamoyillari IMS ni qurishning turli yondashuvlarini, shu jumladan yuqorida muhokama qilinganlarni umumlashtirib, biz IMSni qurish tamoyillarini shakllantiramiz:apriori ma'lumotlardan foydalanish, ma'lumotni aniqlash uchun vositalarning mavjudligi: ierarxiyaning quyi darajadagi bo'ysunuvchi boshqaruv tizimlarining mavjudligi va tarkibi to'g'risida, ularning ishlashini baholash amalga oshirilishi kerak.
4. IMS ni qurishning turli yondashuvlarini, shu jumladan yuqorida muhokama qilinganlarni umumlashtirib, biz IMSni qurish tamoyillarini shakllantiramiz:apriori ma'lumotlardan foydalanish, ma'lumotni aniqlash uchun vositalarning mavjudligi:berilgan ob'ektni boshqarish jarayonining aniqligi va sifatiga qo'yiladigan talablar to'g'risida;
**********
IMS(интел. Мувофиқ. Бошқ. faoliyat ko'rsatish jarayonida nimani e'tiborga
olish kerak?

1. ierarxiyaning yuqori darajadagi boshqaruv tizimlarining mavjudligi va tarkibi, ulardan olingan hisob-kitoblar ularning faoliyat yuritishi jarayonida hisobga olinishi kerak.joriy axborotdan foydalanish, nazorat harakatining joriy qiymatini shakllantirish uchun atrof-muhit (o'lchov tizimi haqida ma'lumot olish imkoniyati.Maqsadni belgilash, boshqaruv maqsadini ma'lum bir ob'ektni boshqarish jarayonining to'g'riligi va sifatiga va IMSning hozirgi "hissiy" holatiga qo'yiladigan apriori talablar asosida shakllantirish (o'zgartirish лозим бўлади.

2. ierarxiyaning pastki darajadagi boshqaruv tizimlarining mavjudligi va tarkibi, ulardan olingan hisob-kitoblar ularning faoliyat yuritishi jarayonida hisobga olinishi kerak.joriy axborotdan foydalanish, nazorat harakatining joriy qiymatini shakllantirish uchun atrof-muhit (o'lchov tizimi haqida ma'lumot olish imkoniyati.Maqsadni belgilash, boshqaruv maqsadini ma'lum bir ob'ektni boshqarish jarayonining to'g'riligi va sifatiga va IMSning hozirgi "hissiy" holatiga qo'yiladigan apriori talablar asosida shakllantirish (o'zgartirish лозим бўлади.
3. ierarxiyaning yuqori darajadagi boshqaruv tizimlarining mavjudmasligi va tarkibi, ulardan olingan hisob-kitoblar ularning faoliyat yuritishi jarayonida hisobga olinishi kerak.joriy axborotdan foydalanish, nazorat harakatining joriy qiymatini shakllantirish uchun atrof-muhit (o'lchov tizimi haqida ma'lumot olish imkoniyati.Maqsadni belgilash, boshqaruv maqsadini ma'lum bir ob'ektni boshqarish jarayonining to'g'riligi va sifatiga va IMSning hozirgi "hissiy" holatiga qo'yiladigan apriori talablar asosida shakllantirish (o'zgartirish лозим бўлади.
4. ierarxiyaning yuqori darajadagi boshqaruv tizimlarining mavjudligi va tarkibi, ulardan olingan hisob-kitoblar ularning faoliyat yuritishi jarayonida hisobga olinishi kerak.joriy axborotdan foydalanish, nazorat harakatining joriy qiymatini shakllantirish uchun atrof-muhit (o'lchov tizimi haqida ma'lumot olish imkoniyati.
**********
O'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining (ISAS tarkibi нималардан иборат?

1. O'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining (ISAS tarkibi: Boshqaruv jarayoni parametrlarining mavjud boshqaruv maqsadlariga muvofiqligini baholash sifatida boshqaruv jarayonining joriy holatini o'z-o'zini baholashni shakllantirish vositalari; ierarxiyaning yuqori darajalari IMS dan baholashlar; ierarxiyaning yuqori darajalaridagi IMS dan olingan o'z-o'zini baholash va baholashlar asosida shakllangan tizimning "emotsional" holati; boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning matematik modellarini qurish vositalari(identifikatsiya quyi tizimi dan iborat.

2. O'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining (ISAS tarkibi: Boshqaruv jarayoni parametrlarining mavjud boshqaruv maqsadlariga muvofiqlmasligini baholash sifatida boshqaruv jarayonining joriy holatini o'z-o'zini baholashni shakllantirish vositalari; ierarxiyaning yuqori darajalari IMS dan baholashlar boshqaruv ob'ekti va atrof-muhitning matematik modellarini qurish vositalari(identifikatsiya quyi tizimi dan iborat.
3. O'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining (ISAS tarkibi: Boshqaruv jarayoni parametrlarining mavjud boshqaruv maqsadlariga muvofiqligini baholash sifatida boshqaruv jarayonining joriy holatini o'z-o'zini baholashni shakllantirish vositalari; ierarxiyaning yuqori darajalari IMS dan baholashlar;
4. O'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining (ISAS tarkibi: Boshqaruv jarayoni parametrlarining mavjud boshqaruv maqsadlariga muvofiqligini baholash sifatida boshqaruv jarayonining joriy holatini o'z-o'zini baholashni shakllantirish vositalari;
**********
ISAU (intellektual avtomatik boshqaruv tizimi tarkibiga qanday tizimchalar kiradi?

1. O'lchash tizimining ma'lumotlari asosida: boshqaruv ob'ekti va operatsion muhitning modellarini yaratish tizimi;boshqaruv qonunini sintez qilishning intellektual tizimi, kirish ma'lumotlari sifatida boshqaruv ob'ekti modelini, operatsion muhitni va boshqarish maqsadini sintez qilish uchun muammo bayonidan foydalanish; o'z xatti-harakati maqsadlari va o'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli boshqaruv tizimining hissiy holatiga asoslangan nazorat maqsadini shakllantirish bo'limi;o'z-o'zini baholash bloki o'zini o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining xatti-harakatlarini sifatli o'zini-o'zi baholashning ("hissiyot" miqdoriy ekvivalentini hisoblab chiqadi.

2. O'lchash tizimining ma'lumotlari asosida: boshqaruv ob'ekti va operatsion muhitning modellarini yaratish tizimi;boshqaruv qonunini sintez qilishning intellektual tizimi, kirish ma'lumotlari sifatida boshqaruv ob'ekti modelini, operatsion muhitni va boshqarish maqsadini sintez qilish uchun muammo bayonidan foydalanish;; o'z-o'zini baholash bloki o'zini o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimining xatti-harakatlarini sifatli o'zini-o'zi baholashning ("hissiyot" miqdoriy ekvivalentini hisoblab chiqadi.
3. O'lchash tizimining ma'lumotlari asosida: boshqaruv ob'ekti va operatsion muhitning modellarini yaratish tizimi;boshqaruv qonunini sintez qilishning intellektual tizimi, kirish ma'lumotlari sifatida boshqaruv ob'ekti modelini, operatsion muhitni va boshqarish maqsadini sintez qilish uchun muammo bayonidan foydalanish;
4. O'lchash tizimining ma'lumotlari asosida: boshqaruv ob'ekti va operatsion muhitning modellarini yaratish tizimi;boshqaruv qonunini sintez qilishning intellektual tizimi, kirish ma'lumotlari sifatida boshqaruv ob'ekti modelini, operatsion muhitni va boshqarish maqsadini sintez qilish uchun muammo bayonidan foydalanish; o'z xatti-harakati maqsadlari va o'z-o'zini tashkil etuvchi aqlli boshqaruv tizimining hissiy holatiga asoslangan nazorat maqsadini shakllantirish bo'limi;
**********
AБС ni boshqarishning matematik modelini qurishda qanday yondashuvlardan foydalaniladi?

1. AБС boshqaruv qonunini sintez qilish masalasini hal qilishda boshqaruv ob'ektining matematik modeli qo'llaniladi. Matematik modelni qurishda turli yondashuvlar qo'llaniladi: Boshqaruv ob'ektini loyihalash to'g'risidagi aprior ma'lumotlardan foydalanish, bu uning dizayn xususiyatlarini hisobga olish imkonini beradi;ob'ektning ma'lum ta'sirlarga munosabati bo'yicha eksperimental ma'lumotlarni olish bilan passiv va faol identifikatsiyalash usullaridan foydalanish.

2. AБС boshqaruv qonunini sintez qilish masalasini hal qilishda boshqaruv ob'ektining matematik modeli qo'llaniladi. Matematik modelni qurishda turli yondashuvlar qo'llaniladi: ob'ektning ma'lum ta'sirlarga munosabati bo'yicha eksperimental ma'lumotlarni olish bilan passiv va faol identifikatsiyalash usullaridan foydalanish.
3. AБС boshqaruv qonunini sintez qilish masalasini hal qilishda boshqaruv ob'ektining matematik modeli qo'llaniladi. Boshqaruv ob'ektini loyihalash to'g'risidagi aprior ma'lumotlardan foydalanish, bu uning dizayn xususiyatlarini hisobga olish imkonini beradi;ob'ektning ma'lum ta'sirlarga munosabati bo'yicha eksperimental ma'lumotlarni olish bilan passiv va faol identifikatsiyalash usullaridan foydalanish.
4. AБС boshqaruv qonunini sintez qilish masalasini hal qilishda boshqaruv ob'ektining matematik modeli qo'llaniladi. Matematik modelni qurishda turli yondashuvlar qo'llaniladi:
**********
ISSAU qanday asosda ishlab chiqilgan?

1. Avtomatik boshqaruv tizimlari real vaqtda ishlaydi. Shu sababli, aqlli o'zini o'zi tashkil etuvchi avtomatik boshqaruv tizimi (ISSAU uchun neyron tarmoq kompyuterini qurish real vaqt tizimlarini (RTS qurishda mavjud yondashuvlarga muvofiq amalga oshirilishi kerak:mikroprotsessor asosida kerakli algoritmlarni dasturiy ta'minlash;dasturlashtiriladigan mantiqiy integral mikrosxemalar asosida dasturiy ta'minot va apparat ta'minotini amalga oshirish (shu jumladan, chipda tizimlarni amalga oshirish.

2. Avtomatik boshqaruv tizimlari real vaqtda ishlamaydi. Shu sababli, aqlli o'zini o'zi tashkil etuvchi avtomatik boshqaruv tizimi (ISSAU uchun neyron tarmoq kompyuterini qurish real vaqt tizimlarini (RTS qurishda mavjud yondashuvlarga muvofiq amalga oshirilishi kerak:mikroprotsessor asosida kerakli algoritmlarni dasturiy ta'minlash;dasturlashtiriladigan mantiqiy bo’lmagan integral mikrosxemalar asosida dasturiy ta'minot va apparat ta'minotini amalga oshirish (shu jumladan, chipda tizimlarni amalga oshirish.
3. Avtomatik boshqaruv tizimlari real vaqtda ishlaydi. Shu sababli, aqlli o'zini o'zi tashkil etuvchi avtomatik boshqaruv tizimi (ISSAU uchun neyron tarmoq kompyuterini qurish real vaqt tizimlarini (RTS qurishda mavjud yondashuvlarga muvofiq amalga oshirilishi kerak:
4. Avtomatik boshqaruv tizimlari real vaqtda ishlaydi.:mikroprotsessor asosida kerakli algoritmlarni dasturiy ta'minlash;dasturlashtiriladigan mantiqiy integral mikrosxemalar asosida dasturiy ta'minot va apparat ta'minotini amalga oshirish (shu jumladan, chipda tizimlarni amalga oshirish.
**********
RTS (real vaqt tizimi ixtisoslashtirilgan komponentlarining yagona chipida apparatni amalga oshirish imkoniyatining afzalliklari nimada?

1. Ushbu yondashuvning afzalligi, birinchi navbatda, tashqi komponentlar va periferik qurilmalar bilan o'zaro ta'sir qilish uchun ixtisoslashtirilgan RTS komponentlarining yagona chipida apparatni amalga oshirish imkoniyatidir. Nosozliklarni tuzatish platalari seriyali ishlab chiqariladi, ularda FPGA chipi, uning ishlashini tashkil qilish va ma'lum miqdordagi tashqi interfeyslarni amalga oshirish uchun qo'shimcha chiplar mavjud. Bu prototipni yaratishni tezlashtirish, sinovdan o'tkazish va amaliy foydalanishga o'tish vaqtini qisqartirish imkonini beradi.

2. Ushbu yondashuvning afzalligi, birinchi navbatda, tashqi komponentlar va periferik qurilmalar bilan o'zaro ta'sir qilish uchun ixtisoslashtirilmagan RTS komponentlarining yagona chipida apparatni amalga oshirish imkoniyatidir. Nosozliklarni tuzatish platalari seriyali ishlab chiqarilmayadi, ularda FPGA chipi, uning ishlashini tashkil qilish va ma'lum miqdordagi tashqi interfeyslarni amalga oshirish uchun qo'shimcha chiplar mavjud. Bu prototipni yaratishni tezlashtirish, sinovdan o'tkazish va amaliy foydalanishga o'tish vaqtini qisqartirish imkonini beradi.
3. Ushbu yondashuvning afzalligi, birinchi navbatda, tashqi komponentlar va periferik qurilmalar bilan o'zaro ta'sir qilish uchun ixtisoslashtirilgan RTS komponentlarining yagona chipida apparatni amalga oshirish imkoniyatidir. Bu prototipni yaratishni tezlashtirish, sinovdan o'tkazish va amaliy foydalanishga o'tish vaqtini qisqartirish imkonini beradi.
4. Ushbu yondashuvning afzalligi, birinchi navbatda, tashqi komponentlar va periferik qurilmalar bilan o'zaro ta'sir qilish uchun ixtisoslashtirilgan RTS komponentlarining yagona chipida apparatni amalga oshirish imkoniyatidir. Nosozliklarni tuzatish platalari seriyali ishlab chiqariladi, ularda FPGA chipi, uning ishlashini tashkil qilish va ma'lum miqdordagi tashqi interfeyslarni amalga oshirish uchun qo'shimcha chiplar mavjud.
**********
O'zini-o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurishning qanday yondashuvlarini bilasiz?

1. O'zini-o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurishga taklif etilayotgan yondashuv kontseptsiyasining rivojlanishi hisoblanadi. Anoxin va aqlli boshqaruv tizimlarining "emotsional holati" va ierarxiyaning yuqori darajadagi tizimlaridan sifatli baholashdan foydalanish orqali boshqaruv maqsadlarini dinamik ravishda o'zgartirish imkoniyati bilan bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilgan boshqarishni tashkil etishga imkon beradi.Ushbu ish Rossiya fundamental tadqiqotlar fondi (1.3-07-0647-a tomonidan qo'llab-quvvatlandi.

2. O'zini-o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurishga taklif etilayotgan yondashuv kontseptsiyasining rivojlanishi hisoblanadi. Anoxin vaaqlli boshqaruv tizimlarining "emotsional holati" va ierarxiyaning yuqori darajadagi tizimlaridan sifatli baholashdan foydalanish orqali boshqaruv maqsadlarini dinamik ravishda o'zgartirish imkoniyati bilan bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilgan boshqarishni tashkil etishga imkon beradi.Ushbu ish Rossiya fundamental tadqiqotlar fondi (1.3-09-0847-a tomonidan qo'llab-quvvatlandi.
3. O'zini-o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurishga taklif etilayotgan yondashuv kontseptsiyasining rivojlanishi hisoblanadi. Anoxin va aqlli boshqaruv tizimlarining "emotsional holati" va ierarxiyaning yuqori darajadagi tizimlaridan sifatli baholashdan foydalanish orqali boshqaruv maqsadlarini dinamik ravishda o'zgartirish imkoniyati bilan bir qator boshqaruv ob'ektlarini muvofiqlashtirilgan boshqarishni tashkil etishga imkon beradi.
4. O'zini-o'zi tashkil etuvchi aqlli avtomatik boshqaruv tizimlarini qurishga taklif etilayotgan yondashuv kontseptsiyasining rivojlanishi hisoblanadi. Ushbu ish Rossiya fundamental tadqiqotlar fondi (1.3-07-0647-a tomonidan qo'llab-quvvatlandi.
**********
Нейрон бош мияда қандай иш бажаради?

1. Нейрон бош миянинг таркибий бирлиги бўлиб, уларни ўзаро харакати ахборотни қайта ишлаш жараёнда электр сигналларни узатиш ва кетма-кет-параллел: кучайтириш-камайтириш, ночизиқли қайта ўзгартириш, жамлаш каби қайта ўзгартиришлар йўли билан бажарилади. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайрасини алоҳида тури бўлади.

2. Нейрон бош миянинг таркибий бирлиги бўлиб, уларни ўзаро харакати ахборотни қайта ишлаш жараёнда электр сигналларни узатиш -параллел: кучайтириш, ночизиқли қайта ўзгартириш, жамлаш каби қайта ўзгартиришлар йўли билан бажарилади. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайрасини алоҳида тури бўлади.
3. Нейрон бош миянинг таркибий бирлиги бўлиб, уларни ўзаро харакати ахборотни қайта ишлаш жараёнда электр сигналларни узатиш ва кетма-кет-параллел: кучайтириш-камайтириш, ночизиқли қайта ўзгартириш, жамлаш каби қайта ўзгартиришлар йўли билан бажарилади. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон
4. Нейрон бош миянинг таркибий бирлиги бўлиб, уларни ўзаро харакати ахборотни қайта ишлаш жараёнда электр сигналларни узатиш ва кетма-кет-параллел: кучайтириш-камайтириш, ночизиқли қайта ўзгартириш, жамлаш каби қайта ўзгартиришлар йўли билан бажарилади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайрасини алоҳида тури бўлади.
**********
Нейрон таркиби нималардан иборат?

1. Нейрон таркиби: сома (тан, дендритлар – кириш ахборотларни узатадиган ўситмалар ва аксон - чиқиш ахборотларни узатадиган ўситмалар. Хар бир нейрон фақат бир аксон ва бир неча дендритлардан иборат.

2. Нейрон таркиби: сома (тан, дендритлар – чикиш ахборотларни узатадиган ўситмалар ва аксон - чиқиш ахборотларни узатадиган ўситмалар. Хар бир нейрон фақат бир аксон ва бир неча дендритлардан иборат.
3. Нейрон таркиби: сома (тан, дендритлар – кириш ахборотларни узатадиган ўситмалар ва аксон - чиқиш ахборотларни узатадиган ўситмалар.
4. Нейрон таркиби:– кириш ахборотларни узатадиган ўситмалар ва аксон - чиқиш ахборотларни узатадиган ўситмалар. Хар бир нейрон фақат бир аксон ва бир неча дендритлардан иборат.
**********
Нейрон танаси киришига неча турдаги сигналлар киради?

1. Нейронни чиқиш сигнали (қўзғалиши, импульси бошқа нейронга нерв бириккиш (синапслар орқали келади. Бу ҳолатда қўзғалиш сигналлар кучайтирилиши ёки камайтирилиши мумкин. Шунинг учун нейрон танаси киришига икки турдаги – қўзғалишли ва тормозланишли сигналлар келади. Нейрон танаси бу сигналларни алгебраик жамлаб шу жамланган сигнал устида ночизиқли қайта ўзгартириш амални бажаради. Жамланган сигнал қиймати қандайдир чегарали қийматидан ошган ҳолатда нейрон қўзғаланади ва чиқиш сигнални бошқа нейронларга юборади.

2. Нейронни чиқиш сигнали (қўзғалиши, импульси бошқа нейронга нерв бириккиш (синапслар орқали келади. Бу ҳолатда қўзғалиш сигналлар кучайтирилиши ёки камайтирилиши мумкин. Шунинг учун нейрон танаси киришига уч турдаги – қўзғалишли ва тормозланишли сигналлар келади. Нейрон танаси бу сигналларни алгебраик жамлаб шу жамланган сигнал устида ночизиқли қайта ўзгартириш амални бажаради. Жамланган сигнал қиймати қандайдир чегарали қийматидан ошган ҳолатда нейрон қўзғаланади ва чиқиш сигнални бошқа нейронларга юборади.
3. Нейронни чиқиш сигнали (қўзғалиши, импульси бошқа нейронга нерв бириккиш (синапслар орқали келади. Бу ҳолатда қўзғалиш сигналлар кучайтирилиши ёки камайтирилиши мумкин. Шунинг учун нейрон танаси киришига икки турдаги – қўзғалишли ва тормозланишли сигналлар келади. Нейрон танаси бу сигналларни алгебраик жамлаб шу жамланган сигнал устида ночизиқли қайта ўзгартириш амални бажаради
4. Нейронни чиқиш сигнали (қўзғалиши, импульси бошқа нейронга нерв бириккиш (синапслар орқали келади. Бу ҳолатда қўзғалиш сигналлар кучайтирилиши ёки камайтирилиши мумкин. Жамланган сигнал қиймати қандайдир чегарали қийматидан ошган ҳолатда нейрон қўзғаланади ва чиқиш сигнални бошқа нейронларга юборади.
**********
Нейротармоқли ҳисоблашлар математик асоси нима?

1. Нейротармоқли ҳисоблашлар математик асоси – ҳар қандай кўп ўзгарувчанлардан боғлик бўлган ночизиқли функцияни олдиндан белгиланган аниқлиги билан чизиқли амал ва кетма-кет уланган бир ўзгарувчандан боғлик бўлган ночизиқли функциялар ёрдамида аппроксимациялаш (ифодалаш мумкин бўлган қоидаси бўлади.

2. Нейротармоқли ҳисоблашлар математик асоси – ҳар қандай кўп ўзгарувчанлардан боғлик бўлмаган ночизиқли функцияни олдиндан белгиланган аниқлиги билан чизиқли амал ва кетма-кет уланган бир ўзгарувчандан боғлик бўлган ночизиқли функциялар ёрдамида аппроксимациялаш (ифодалаш мумкин бўлган қоидаси бўлади.
3. Нейротармоқли ҳисоблашлар математик асоси – ҳар қандай кўп ўзгарувчанлардан боғлик бўлган чизиқли функцияни олдиндан белгиланган аниқлиги билан чизиқли амал ва кетма-кет уланган бир ўзгарувчандан боғлик бўлган ночизиқли функциялар ёрдамида аппроксимациялаш (ифодалаш мумкин бўлган қоидаси бўлади.
4. Нейротармоқли ҳисоблашлар математик асоси – ҳар қандай кўп ўзгарувчанлардан боғлик бўлган ночизиқли функцияни олдиндан белгиланган аниқлиги билан чизиқли амал ва паралел уланган бир ўзгарувчандан боғлик бўлган ночизиқли функциялар ёрдамида аппроксимациялаш (ифодалаш мумкин бўлган қоидаси бўлади.
**********
Нейротармоқли ҳисоблашларни асосий хусусиятлари нималардан иборат?

1. Нейротармоқли ҳисоблашларни асосий хусусиятлари: а коннекциянистлик – ахборотни ва қайта ишлаш алгоритмларни эслаш сифатида нейронлар орасидаги вазнланган (ўлчанган боғланиш (алоқалардан фойдаланиш; б ўргатиш – масалаларини берилган синфига нейротармоқларни созлаш жараёнда “дастурлаш” функцияни бажариш.

2. Нейротармоқли ҳисоблашларни асосий хусусиятлари: а коннекциянистлик – ахборотни ва қайта ишлаш алгоритмларни эслаш сифатида нейронлар орасидаги вазнланган (ўлчанмаган боғланиш (алоқалардан фойдаланиш; б ўргатиш – масалаларини берилган синфига нейротармоқларни созлаш жараёнда “дастурлаш” функцияни бажармаслик.
3. Нейротармоқли ҳисоблашларни асосий хусусиятлари: а коннекциянистлик – ахборотни ва қайта ишлаш алгоритмларни эслаш сифатида нейронлар орасидаги вазнланган (ўлчанган боғланиш (алоқалардан фойдаланиш;
4. Нейротармоқли ҳисоблашларни асосий хусусиятлари: б ўргатиш – масалаларини берилган синфига нейротармоқларни созлаш жараёнда “дастурлаш” функцияни бажариш.
**********
Нейротармоқли ҳисоблашларни қандай афзалликлари нимада?

1. Нейротармоқли ҳисоблашлар қуйидаги ҳолатларда афзалликни кўрсатади: Масалаларни математик усуллар ёрадамида формаллаштириш мумкин бўлмаганда; Мавжуд формаллаштириладиган масалани ечиш учун математик аппарати мавжуд бўлмаганда; Формаллаштириладиган масалани ечиш математик аппарати жуда катта ресурс (вақт, техника, энергия ва б. ларни талаб қиладиганда.

2. Нейротармоқли ҳисоблашлар қуйидаги ҳолатларда афзалликни кўрсатади: Масалаларни математик усуллар ёрадамида формаллаштириш мумкин бўлмаганда; Мавжуд формаллаштирилмайдиган масалани ечиш учун математик аппарати мавжуд бўлмаганда; Формаллаштириладиган масалани ечиш математик аппарати жуда катта ресурс (вақт, техника, энергия ва б. ларни талаб қиладиганда.
3. Нейротармоқли ҳисоблашлар қуйидаги ҳолатларда афзалликни кўрсатади: Масалаларни математик усуллар ёрадамида формаллаштириш мумкин бўлмаганда; Мавжуд формаллаштириладиган масалани ечиш учун математик аппарати мавжуд бўлмаганда;
4. Нейротармоқли ҳисоблашлар қуйидаги ҳолатларда афзалликни кўрсатади: Мавжуд формаллаштириладиган масалани ечиш учун математик аппарати мавжуд бўлмаганда; Формаллаштириладиган масалани ечиш математик аппарати жуда катта ресурс (вақт, техника, энергия ва б. ларни талаб қиладиганда.
**********
Сунъий нейронни таркибий модели нималардан иборат?

1. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайралини алоҳида тури бўлади.

2. Сунъий нейрон модели табиий нейронни нофункционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайралини алоҳида тури бўлади.
3. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади. Нейрон –электр фаолликликка эга бўлмаган ва организмни оператив бошқарадиган тирик организмларни нерв (асаб хужайралини алоҳида тури бўлади.
4. Сунъий нейрон модели табиий нейронни функционал хусусият ва характеристикаларини акс этади.
**********
Сунъий нейрон модели ҳақида нима биласиз?

1. Сунъий нейрон моделида Нейронни кириш (xi сигналлар бошқа нейронларнинг чиқиш сигналлари бўлади. Ҳар бир кириш сигналга боғланиш (алоқа вазни (wi бириктирилади. Унинг қиймати мусбат ёки манфий бўлиши мумкин. Кириш сигнал ва боғланиш вазнлар кўпайтмалари синапс орқали жамлагич элементига келади.

2. Сунъий нейрон моделида Нейронни кириш (xi сигналлар бошқа нейронларнинг чиқиш сигналлари бўлади. Ҳар бир кириш сигналга боғланиш (алоқа вазни (wi бириктирилади.
3. Сунъий нейрон моделида Нейронни кириш (xi сигналлар бошқа нейронларнинг чиқиш сигналлари бўлади. Ҳар бир кириш сигналга боғланиш (алоқа вазни (wi бириктирилади. Унинг қиймати мусбат ёки манфий бўлиши мумкин.
4. Сунъий нейрон моделида Нейронни кириш (xi сигналлар бошқа нейронларнинг чиқиш сигналлари бўлади. Кириш сигнал ва боғланиш вазнлар кўпайтмалари синапс орқали жамлагич элементига келади.
**********
Мак-Каллокк ва Уолтер Питтс қандай ишлар қилишган?

1. Сунъий нейрон модели. Илк бор 1.943й. Мак-Клокк ва Питтс томонидан тавсифланган. Сунъий нейрон тузилма кўринишдаги бир неча кириш (xi ва бир (Y чиқишли чегара элементлари билан ифодаланган. У кўпайтма-синапс ( , жамлагич (Σ ва ночизиқли ўзгартириш (F операторлардан иборат бўлган сунъий нейрон моделини тасвирлайди

2. Сунъий нейрон модели. Илк бор 1.944й. Мак-Клокк томонидан тавсифланган. Сунъий нейрон тузилма кўринишдаги бир неча кириш (xi ва бир (Y чиқишли чегара элементлари билан ифодаланган. У кўпайтма-синапс ( , жамлагич (Σ ва ночизиқли ўзгартириш (F операторлардан иборат бўлган сунъий нейрон моделини тасвирлайди
3. Сунъий нейрон модели. Илк бор 1.943й Питтс томонидан тавсифланган. Сунъий нейрон тузилма кўринишдаги бир неча кириш (xi ва бир (Y чиқишли чегара элементлари билан ифодаланган. У кўпайтма-синапс ( , жамлагич (Σ ва ночизиқли ўзгартириш (F операторлардан иборат бўлган сунъий нейрон моделини тасвирлайди
4. Сунъий нейрон модели. Илк бор 1.943й. Мак-Клокк ва Питтс томонидан тавсифланган.
**********
Нейрон тармоқларини(НТ ўргатиш жараёнида қандай алгоритмларга ажратилади?

1. Ўргатиш жараёнида зарурий (вазнли боғланиш коэффициенти, чегара ва тузилма каби НТ параметрларининг қийматлари созланади (модификациялашади. Шу ҳолатда мазкур параметрларни бошланғич қийматлари одатда тасодифий равишда берилади. Таснифни энг муҳим белгиси (кўрсатгичи ташқи мухит билан ўзаро харакатларини тури, хусусияти бўлади. Ўргатиш жараёнида ташқи мухитдан келадиган ахборотни миқдори ва сифати (семантикаси, маъносига кўра супервизорли (supervised learning, носупервизорли (unsupervised learning ва тасдиқлаш билан (reinforcement learning ўргатиш алгоритмлар ажратилади

2. Ўргатиш жараёнида зарурий (вазнли боғланиш коэффициенти, чегара ва тузилма каби НТ параметрларининг қийматлари созланмайди (модификациялашади. Шу ҳолатда мазкур параметрларни бошланғич қийматлари одатда тасодифий равишда берилади. Таснифни энг муҳим белгиси (кўрсатгичи ички мухит билан ўзаро харакатларини тури, хусусияти бўлади. Ўргатиш жараёнида ташқи мухитдан келадиган ахборотни миқдори ва сифати (семантикаси, маъносига кўра супервизорли (supervised learning, носупервизорли (unsupervised learning ва тасдиқлаш билан (reinforcement learning ўргатиш алгоритмлар ажратилади
3. Ўргатиш жараёнида зарурий (вазнли боғланиш коэффициенти, чегара ва тузилма каби НТ параметрларининг қийматлари созланади (модификациялашади. Шу ҳолатда мазкур параметрларни бошланғич қийматлари одатда тасодифий равишда берилади. Таснифни энг муҳим белгиси (кўрсатгичи ташқи мухит билан ўзаро харакатларини тури, хусусияти бўлади.
4. Ўргатиш жараёнида зарурий (вазнли боғланиш коэффициенти, чегара ва тузилма каби НТ параметрларининг қийматлари созланади (модификациялашади. Ўргатиш жараёнида ташқи мухитдан келадиган ахборотни миқдори ва сифати (семантикаси, маъносига кўра супервизорли (supervised learning, носупервизорли (unsupervised learning ва тасдиқлаш билан (reinforcement learning ўргатиш алгоритмлар ажратилади
**********
"SUPERVISOR" nima ?
1. Boshqa lug'atlarda "SUPERVISOR" nima ekanligini ko'ring:nazoratchi - nazoratchi ... Imlo lug'ati-ma'lumotnoma асосида Supervayzer - bu jarayonni, xotirani va operatsion tizim apparatini boshqaradigan dastur.
2. Boshqa lug'atlarda "SUPERVISOR" nima ekanligini ko'ring:nazoratchi - - bu jarayonni, xotirani va operatsion tizim apparatini boshqaradigan dastur.

3. Imlo lug'ati-ma'lumotnoma асосида Supervayzer - bu jarayonni, xotirani va operatsion tizim apparatini boshqaradigan dastur.

4. Imlo lug'ati-ma'lumotnoma асосида Supervayzer - bu jarayonni, xotirani va operatsion tizim apparatini boshqaradigan dastur.
**********
GOST 1.9781. 90: га биноан Supervayzer қандай таърифланади?

1. GOST 1.9781. 90: Axborotni qayta ishlash tizimlarini dasturiy ta'minot bilan ta'minlash. Atamalar va ta'riflar ... Normativ-texnik hujjatlar atamalarining lug'at-ma'lumotnomasiSUPERVISOR - (inglizcha supervayzerdan, harflar. Overseer kompyuter operatsion tizimini boshqarish dasturining bir qismi, mo'ljallangan. ushbu kompyuterning ko'p dasturli ishlash rejimini tashkil qilish uchun. S. ish dasturlarini bajarish tartibini belgilaydi va yuklashni boshqaradi ... ... Katta ensiklopedik politexnika lug'ati.

2. GOST 1.9781. 90: Axborotni qayta ishlash tizimlarini dasturiy ta'minot bilan ta'minlash. Atamalar va ta'riflar ... Normativ-texnik hujjatlar atamalarining lug'at-ma'lumotnomasiSUPERVISOR - (inglizcha supervayzerdan, harflar. Overseer kompyuter operatsion tizimini boshqarish dasturining bir qismi, mo'ljallangan. ushbu kompyuterning ko'p dasturli ishlash rejimini tashkil qilish uchun.
3. (inglizcha supervayzerdan, harflar. Overseer kompyuter operatsion tizimini boshqarish dasturining bir qismi, mo'ljallangan. ushbu kompyuterning ko'p dasturli ishlash rejimini tashkil qilish uchun. S. ish dasturlarini bajarish tartibini belgilaydi va yuklashni boshqaradi ... ... Katta ensiklopedik politexnika lug'ati.
4. GOST 1.9781. 90: Axborotni qayta ishlash tizimlarini dasturiy ta'minot bilan ta'minlash.. Overseer kompyuter operatsion tizimini boshqarish dasturining bir qismi, mo'ljallangan. ushbu kompyuterning ko'p dasturli ishlash rejimini tashkil qilish uchun. S. ish dasturlarini bajarish tartibini belgilaydi va yuklashni boshqaradi ... ... Katta ensiklopedik politexnika lug'ati.
**********
Супервизоли НТ ўргатиш усуллар таснифини тушунтиринг.

1.@Супервизоли усулда олдиндан ўргатиш жуфтларни ҳаммасидан иборат бўлган ўргатиш тўплам шаклланади. Ўргатиш жуфти Х чиқиш вектори ва унга мувофиқ бўлган Y қириш векторлар қийматлари билан ифодаланади. Шу ҳолатда ҳар бир хi кириш векторни i- компонентаси i- кириш нейронга келадиган сигналга мувофиқ бўлади. Шунга ухшаш ҳар бир yj чиқиш векторни

2. Ўргатиш жуфти Х кириш вектори ва унга мувофиқ бўлган Y чиқиш векторлар қийматлари билан ифодаланади. Шу ҳолатда ҳар бир хi кириш векторни i- компонентаси i- кириш нейронга келадиган сигналга мувофиқ бўлади. Шунга ухшаш ҳар бир yj чиқиш векторни j- компонентаси j-чиқиш нейронда пайдо бўладиган сигналга мувофиқ бўлади
3. Супервизоли усулда олдиндан ўргатиш жуфтларни ҳаммасидан иборат бўлган ўргатиш тўплам шаклланади.. Шу ҳолатда ҳар бир хi кириш векторни i- компонентаси i- кириш нейронга келадиган сигналга мувофиқ бўлади. Шунга ухшаш ҳар бир yj чиқиш векторни j- компонентаси j-чиқиш нейронда пайдо бўладиган сигналга мувофиқ бўлади
4. Супервизоли усулда олдиндан ўргатиш жуфтларни ҳаммасидан иборат бўлган ўргатиш тўплам шаклланади. Ўргатиш жуфти Х кириш вектори ва унга мувофиқ бўлган Y чиқиш векторлар қийматлари билан ифодаланади. Шу ҳолатда ҳар бир хi кириш векторни i- компонентаси i- кириш нейронга келадиган сигналга мувофиқ бўлади.
**********
Оғишни қийматига мувофиқ НТ параметрлари қандай созланади?
1.@Ўргатиш жараёнида чиқиш векторларни берилган кириш векторларни қийматларга мувофиқ бўлган жорий ҳақиқий қийматларини ўргатиш тўпламда олдиндан берилган чиқиш қийматлардан оғишлари ҳисобланади. Бу оғишни қийматига мувофиқ НТ параметрлари мазкур оғишлар қийматларини минимум (берилган катталигига олиб келтириш учун тўғирланади (созланади, модификацияланади. Супервизорли ўргатиш алгоритмларни ичида энг кенг тарқалган хатоларни (тўлқинларни орқага тарқатиш алгоритми (error backpropagation бўлади.
2. Ўргатиш жараёнида чиқиш векторларни берилган чикиш векторларни қийматларга мувофиқ бўлган жорий ҳақиқий қийматларини ўргатиш тўпламда олдиндан берилган чиқиш қийматлардан оғишлари ҳисобланади. Бу оғишни қийматига мувофиқ НТ параметрлари мазкур оғишлар қийматларини минимум (берилган катталигига олиб келтириш учун тўғирланади (созланади, модификацияланади. Супервизорли ўргатиш алгоритмларни ичида энг кенг тарқалган хатоларни (тўлқинларни орқага тарқатиш алгоритми (error backpropagation бўлади.
3. Ўргатиш жараёнида чиқиш векторларни берилган кириш векторларни қийматларга мувофиқ бўлган жорий ҳақиқий қийматларини ўргатиш тўпламда олдиндан берилган чиқиш қийматлардан оғишлари ҳисобланади. Бу оғишни қийматига мувофиқ НТ параметрлари мазкур оғишлар қийматларини минимум (берилган катталигига олиб келтириш учун тўғирланади (созланади, модификацияланади.
4. Ўргатиш жараёнида чиқиш векторларни берилган кириш векторларни қийматларга мувофиқ бўлган жорий ҳақиқий қийматларини ўргатиш тўпламда олдиндан берилган чиқиш қийматлардан оғишлари ҳисобланади. Супервизорли ўргатиш алгоритмларни ичида энг кенг тарқалган хатоларни (тўлқинларни орқага тарқатиш алгоритми (error backpropagation бўлади.
**********
Носупервизорли алгоритм (усулларда ўргатиш тўплами қандай кечади?
1.@Носупервизорли алгоритм (усулларда ўргатиш тўплами фақат кириш векторлар мажмуисини ичига олади. Қулланиладиган шу ҳолатда рақобатли ўргатиш алгоритми (competitive learning кластерлаш масалаларни ечиш учун НТ параметрларни созлайди. Ўргатиш пайтда тегишли кластерга кирадиган фаол бўлган кириш компонента (нейронлар ва шу кластерни тавсифлайдиган (акс этадиган фаол бўлган чиқиш нейрон орасидаги боғланиш вазнлар қийматлари максимал даражада кўпайтирилади. Шу билан бирга ушбу чиқиш нейронни фаол бўлмаган кириш нейронлар билан боғланиш вазнлар қийматлари камайтирилади.
2. супервизорли алгоритм (усулларда ўргатиш тўплами фақат чикиш векторлар мажмуисини ичига олади. Қулланиладиган шу ҳолатда рақобатли ўргатиш алгоритми (competitive learning кластерлаш масалаларни ечиш учун НТ параметрларни созлайди. Ўргатиш пайтда тегишли кластерга кирадиган фаол бўлган кириш компонента (нейронлар ва шу кластерни тавсифлайдиган (акс этадиган фаол бўлган чиқиш нейрон орасидаги боғланиш вазнлар қийматлари максимал даражада кўпайтирилади. Шу билан бирга ушбу чиқиш нейронни фаол бўлмаган кириш нейронлар билан боғланиш вазнлар қийматлари камайтирилади.
3. Носупервизорли алгоритм (усулларда ўргатиш тўплами фақат чикиш векторлар мажмуисини ичига олади. Қулланиладиган шу ҳолатда рақобатли ўргатиш алгоритми (competitive learning кластерлаш масалаларни ечиш учун НТ параметрларни созлайди. Ўргатиш пайтда тегишли кластерга кирадиган фаол бўлган кириш компонента (нейронлар ва шу кластерни тавсифлайдиган (акс этадиган фаол бўлган чиқиш нейрон орасидаги боғланиш вазнлар қийматлари максимал даражада кўпайтирилади. Шу билан бирга ушбу чиқиш нейронни фаол бўлган кириш нейронлар билан боғланиш вазнлар қийматлари камайтирилади.
4. Носупервизорли алгоритм (усулларда ўргатиш тўплами фақат кириш векторлар мажмуисини ичига олади. Қулланиладиган шу ҳолатда рақобатли ўргатиш алгоритми (competitive learning кластерлаш масалаларни ечиш учун НТ параметрларни созлайди. Ўргатиш пайтда тегишли кластерга кирадиган фаол бўлган кириш компонента (нейронлар ва шу кластерни тавсифлайдиган (акс этадиган фаол бўлган чиқиш нейрон орасидаги боғланиш вазнлар қийматлари максимал даражада кўпайтирилади
**********
Тасдиқлаш билан ўргатиш (алгоритмларини тушунтиринг.
1.@Тасдиқлаш билан ўргатиш усул (алгоритмлар кўриб ўтилган иккисини ўртасида туради. Бу усулни асосий принципи ташқи мухитдан (ўқитувчидан келадиган “тасдиқлаш – рад қилиш “ ёки “рағбатлантириш – жазолаш” (reward/penalty сигнални мавжудлиги бўлади. Бундай ўргатиш жараёнда навбатдаги кириш вектори берилганда НТ харакати қониқарли бўлса тасдиқлаш («+1.» сигнал, акс ҳолда – рад қилиш («0» ёки «-1.» сигнал берилади. Шу ҳолатда тармоқ тасдиқлаш сигналларни олишини баландроқ тезлигини таъминлаш мақсадда вазнли коэффициент қийматларини тегишли равишда ўзгартиради. Шу тезлик қиймати мақбул даражасига етмагунча ўргатиш жараёни давом этади.
2. Тасдиқлаш билан ўргатиш усул (алгоритмлар кўриб ўтилган иккисини ўртасида туради. НТ харакати қониқарли бўлса тасдиқлаш («+1.» сигнал, акс ҳолда – рад қилиш («0» ёки «-1.» сигнал берилади. Шу ҳолатда тармоқ тасдиқлаш сигналларни олишини баландроқ тезлигини таъминлаш мақсадда вазнли коэффициент қийматларини тегишли равишда ўзгартиради. Шу тезлик қиймати мақбул даражасига етмагунча ўргатиш жараёни давом этади.
3. Тасдиқлаш билан ўргатиш усул (алгоритмлар кўриб ўтилган иккисини ўртасида туради. Бу усулни асосий принципи ташқи мухитдан (ўқитувчидан келадиган “тасдиқлаш – рад қилиш “ ёки “рағбатлантириш – жазолаш” (reward/penalty сигнални мавжудлиги бўлади. Бундай ўргатиш жараёнда навбатдаги кириш вектори берилганда Шу тезлик қиймати мақбул даражасига етмагунча ўргатиш жараёни давом этади.
4. “тасдиқлаш – рад қилиш “ ёки “рағбатлантириш – жазолаш” (reward/penalty сигнални мавжудлиги бўлади. Бундай ўргатиш жараёнда навбатдаги кириш вектори берилганда НТ харакати қониқарли бўлса тасдиқлаш («+1.» сигнал, акс ҳолда – рад қилиш («0» ёки «-1.» сигнал берилади. Шу ҳолатда тармоқ тасдиқлаш сигналларни олишини баландроқ тезлигини таъминлаш мақсадда вазнли коэффициент қийматларини тегишли равишда ўзгартиради. Шу тезлик қиймати мақбул даражасига етмагунча ўргатиш жараёни давом этади.
**********
НТни тузилмали ўргатиш усуллари нимага имконият яратади?

1.@Тузилмали ўргатиш усуллар энди ривожлана бошлади. Улар мураккаб масалаларни ечиш учун мўлжалланган НТни қуришга имконият беради. Киришларга қуйиладиган талаблар бўйича мисол (тимсол, ўхшашликлар ва ягона мисол (буйруққа асосланган бўйича ўргатиш усуллар ажратилади. Шу ҳолатда тадқиқ қилинадиган объектларни тавсифлайдиган эталон (мисол, тимсол тўплами шаклланади. НТ параметрлари шундай қилиб созланадики, кириш белгиларни тегишли қийматларда фақат мазкур белгиларга эга бўлган берилган эталонга мувофиқ бўлган чиқиш нейронлар активланиши керак. Стохастик ўргатиш усуллар эҳтимолли активлаш қоидаларга, детерминлик (аниқ белгиланган усуллар – детерминлик қоидаларга асосланган

2. Тузилмали ўргатиш усуллар энди ривожлана бошлади. Улар мураккаб булмаган масалаларни ечиш учун мўлжалланган НТни қуришга имконият беради. Киришларга қуйиладиган талаблар бўйича мисол (тимсол, ўхшашликлар ва ягона мисол (буйруққа асосланган бўйича ўргатиш усуллар ажратилади. Шу ҳолатда тадқиқ қилинадиган объектларни тавсифлайдиган эталон (мисол, тимсол тўплами шаклланади. Стохастик ўргатиш усуллар эҳтимолли активлаш қоидаларга, детерминлик (аниқ белгиланган усуллар – детерминлик қоидаларга асосланган
3. Тузилмали ўргатиш усуллар энди ривожлана бошлади. Шу ҳолатда тадқиқ қилинадиган объектларни тавсифлайдиган эталон (мисол, тимсол тўплами шаклланади. НТ параметрлари шундай қилиб созланадики, кириш белгиларни тегишли қийматларда фақат мазкур белгиларга эга бўлган берилган эталонга мувофиқ бўлган чиқиш нейронлар активланиши керак. Стохастик ўргатиш усуллар эҳтимолли активлаш қоидаларга, детерминлик (аниқ белгиланган усуллар – детерминлик қоидаларга асосланган
4. Тузилмали ўргатиш усуллар энди ривожлана бошлади. Шу ҳолатда тадқиқ қилинадиган объектларни тавсифлайдиган эталон (мисол, тимсол тўплами шаклланади. НТ параметрлари шундай қилиб созланадики, кириш белгиларни тегишли қийматларда фақат мазкур белгиларга эга бўлган берилган эталонга мувофиқ бўлган чиқиш нейронлар активланиши керак. Стохастик ўргатиш усуллар эҳтимолли активлаш қоидаларга, детерминлик (аниқ белгиланган усуллар – детерминлик қоидаларга асосланган
**********
Нейрон тармоқни боғланиш вазнлари қандай кўринишда ифодаланади?

1.@Нейрон мажмуимини белгиланган равишда бир-бири билан ҳамда ташқи мухит билан боғлаб, ҳар хил турдаги нейрон тармоқлар моделларни қуриш мумкин. Бу ҳолда кириш сигналлар туплами тармоқни кириш векторни ташкил қилади, чиқиш сигналлар туплами эса – чиқиш векторни (чиқиш фаоллик векторни. Нейрон тармоқни боғланиш вазнлари W матрица кўринишда ифодаланади. Бунда матрицани wij элементи i ва j нейронлар ўртасидаги боғланиш вазни бўлади.

2. Нейрон мажмуимини белгиланган равишда бир-бири билан ҳамда ташқи мухит билан боғлаб, бир хил турдаги нейрон тармоқлар моделларни қуриш мумкин. Бу ҳолда кириш сигналлар туплами тармоқни кириш векторни ташкил қилади, чиқиш сигналлар туплами эса – чиқиш векторни (чиқиш фаоллик векторни.. Бунда матрицани wij элементи i ва j нейронлар ўртасидаги боғланиш вазни бўлади
3. Нейрон мажмуимини белгиланган равишда бир-бири билан ҳамда ташқи мухит билан боғлаб, ҳар хил турдаги нейрон тармоқлар моделларни қуриш мумкин. Нейрон тармоқни боғланиш вазнлари W матрица кўринишда ифодаланади. Бунда матрицани wij элементи i ва j нейронлар ўртасидаги боғланиш вазни бўлади
4. Нейрон мажмуимини белгиланган равишда бир-бири билан ҳамда ташқи мухит билан боғлаб, ҳар хил турдаги нейрон тармоқлар моделларни қуриш мумкин. Бу ҳолда кириш сигналлар туплами тармоқни кириш векторни ташкил қилади, чиқиш сигналлар туплами эса – чиқиш векторни (чиқиш фаоллик векторни.
**********
Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нимага асосланиб белгиланади?
1.@kириш векторни чиқиш векторга ўзгартиради, яъни ахборотни қайта ишлаш (нейротармоқли ҳисоблаш жараённи бажаради. Бу қайта ишлашни аниқ кўриниши (тури нейрон модели турлари билан ҳамда нейрон тармоқни архитектураси ва характеристикалари билан белгиланади. Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нейронларни тармоқдаги боғланиш тартиби билан белгиланади. Шунинг учун кўпинча нейрон тармоқларни ва тизимларни коннекционистик номи билан атайди (“Connection” –“Боғланиш” инглиз сўзидан. Нейрон тармоқ (НТларини икки асосий: тўлиқ боғланган ва иерархик турларини ажратади.
2. чиқиш векторни кириш векторга ўзгартиради, яъни ахборотни қайта ишлаш (нейротармоқли ҳисоблаш жараённи бажаради. Бу қайта ишлашни ноаниқ кўриниши (тури нейрон модели турлари билан ҳамда нейрон тармоқни архитектураси ва характеристикалари билан белгиланади. Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нейронларни тармоқдаги боғланиш тартиби билан белгиланади. Шунинг учун кўпинча нейрон тармоқларни ва тизимларни коннекционистик номи билан атайди (“Connection” –“Боғланиш” инглиз сўзидан. Нейрон тармоқ (НТларини икки асосий: тўлиқ боғланган ва иерархик турларини ажратади.
3. кириш векторни чиқиш векторга ўзгартиради, яъни ахборотни қайта ишлаш (нейротармоқли ҳисоблаш жараённи бажармайди. Бу қайта ишлашни аниқ кўриниши (тури нейрон модели турлари билан ҳамда нейрон тармоқни архитектураси ва характеристикалари билан белгиланади. Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нейронларни тармоқдаги боғланиш тартиби билан белгиланади. Шунинг учун кўпинча нейрон тармоқларни ва тизимларни коннекционистик номи билан атайди (“Connection” –“Боғланиш” инглиз сўзидан.
4. кириш векторни чиқиш векторга ўзгартиради, яъни ахборотни қайта ишлаш (нейротармоқли ҳисоблаш жараённи бажаради. Бу қайта ишлашни аниқ кўриниши (тури нейрон модели турлари билан ҳамда нейрон тармоқни архитектураси ва характеристикалари билан белгиланади. Нейрон тармоқлар архитектураси ва турлари нейронларни тармоқдаги боғланиш тартиби билан белгиланади.
**********
Тўлиқ боғланган НТ ларини тушунтиринг.

1.@Тўлиқ боғланган НТ - бу ҳар бир нейронни чиқиши барча бошқа нейронлар киришлари билан, унинг киришлари эса қолган нейронлар чиқишлари билан боғланган бўлган тармоқ. Шундан ташқари ҳар бир нейронни чиқиши унинг киришига уланган бўлади (“ўз – ўзига боғланиш”. N нейронлардан иборат бўлган тўлиқ боғланган НТда боғланиш сони N*N тенг.

2. Тўлиқ боғланмаган НТ - бу ҳар бир нейронни кириши барча бошқа нейронлар киришлари билан, унинг киришлари эса қолган нейронлар чиқишлари билан боғланган бўлган тармоқ. Шундан ташқари ҳар бир нейронни чиқиши унинг киришига уланган бўлади (“ўз – ўзига боғланиш”. N нейронлардан иборат бўлган тўлиқ боғланган НТда боғланиш сони N*N тенг
3. Тўлиқ боғланган НТ - бу ҳар бир нейронни чиқиши барча бошқа нейронлар чикиришлари билан, унинг киришлари эса қолган нейронлар чиқишлари билан боғланган бўлган тармоқ. Шундан ташқари ҳар бир нейронни чиқиши унинг киришига уланган бўлади (“ўз – ўзига боғланиш”. N нейронлардан иборат бўлган тўлиқ боғланган НТда боғланиш сони N*N тенг
4. Тўлиқ боғланган НТ - бу ҳар бир нейронни чиқиши барча бошқа нейронлар киришлари билан, унинг киришлари эса қолган нейронлар чиқишлари билан боғланган бўлган тармоқ.
**********
Иерархик НТ ларини тушунтиринг.

1.@Иерархик НТ – нейрон гурухлари тегишли алоҳида қатлам ва даражаларда жойлашган бўлган тармоқ. Бундай НТ тегишли қатламни ҳар бир нейрони олдинги ва кейинги қатламларни хар бир нейронлар билан боғланган. Унинг кириш ва чиқиш қатламлари ташқи мухит билан боғланган. Боғланиш йўналишлари бўйича тескари алоқасиз – норекуррент (feed - forward ва тескари алоқали – рекуррент (feed-back НТлар ажратилади.

2. Иерархик НТ – нейрон гурухлари тегишли алоҳида қатлам ва даражаларда жойлашган бўлган тармоқ. Бундай НТ тегишли қатламни ҳар бир нейрони олдинги ва кейинги қатламларни хар бир нейронлар билан боғланган. Боғланиш йўналишлари бўйича тескари алоқасиз – норекуррент (feed - forward ва тескари алоқали – рекуррент (feed-back НТлар ажратилади.
3. Иерархик НТ – нейрон гурухлари тегишли алоҳида қатлам ва даражаларда жойлашган бўлган тармоқ. Бундай НТ тегишли қатламни ҳар бир нейрони олдинги ва кейинги қатламларни хар бир нейронлар билан боғланган. Унинг кириш ва чиқиш қатламлари ташқи мухит билан боғланган.
4. НТ тегишли қатламни ҳар бир нейрони олдинги ва кейинги қатламларни хар бир нейронлар билан боғланган. Унинг кириш ва чиқиш қатламлари ташқи мухит билан боғланган. Боғланиш йўналишлари бўйича тескари алоқасиз – норекуррент (feed - forward ва тескари алоқали – рекуррент (feed-back НТлар ажратилади.
**********
Латералли НТ тармоқ ни тушунтиринг.
1.@Агар рекуррент НТда ўзининг бир қатламни нейрон ўртасида тормозлайдиган (манфий боғланиш вазнлар билан алоқалари бўлса, унда бундай тармоқни латерал ёки латералли тормозланиши билан тармоқ деб атайди.
2. Агар рекуррент НТда ўзининг бир қатламни нейрон ўртасида тормозламайдиган (мусбат боғланиш вазнлар билан алоқалари бўлса, унда бундай тармоқни латерал ёки латералли тормозланиши билан тармоқ деб атайди
3. Агар рекуррент НТда ўзининг бир қатламни нейрон ўртасида тормозлайдиган алоқалари бўлса, унда бундай тармоқни латерал ёки латералли тормозланиши билан тармоқ деб атайди
4. Агар рекуррент булмаган НТда ўзининг бир қатламни нейрон ўртасида тормозлайдиган (манфий боғланиш вазнлар билан алоқалари бўлса, унда бундай тармоқни латерал ёки латералли тормозланиши билан тармоқ деб атайди
**********
Бир қатламли НТ ни тушунтиринг.
1.@Бир қатламли НТ – бу содда, иерархик, норекуррент турдаги тармоқ. Бундай тармоқда ташқи мухит сигналларни қабул қиладиган ва тақсимлайдиган кириш нейронлар қатлами ҳамда ҳисоблашли нейронлар қатлами мавжуд.
2. Икки қатламли НТ – бу содда, иерархик, рекуррент турдаги тармоқ. Бундай тармоқда ташқи мухит сигналларни қабул қиладиган ва тақсимлайдиган кириш нейронлар қатлами ҳамда ҳисоблашли нейронлар қатлами мавжуд.
3. Бир қатламли НТ – бу содда, иерархик, норекуррент турдаги тармоқ. Бундай тармоқда ташқи мухит сигналларни қабул қилмайдиган ва тақсимламайдиган кириш нейронлар қатлами ҳамда ҳисоблашли нейронлар қатлами мавжуд.
4. Бундай тармоқда ташқи мухит сигналларни қабул қиладиган ва тақсимлайдиган кириш нейронлар қатлами ҳамда ҳисоблашли нейронлар қатлами мавжуд.
**********
НТ чиқиш векторини тушунтиринг.

1.@Уларни ҳар биттасини чиқиш сигналлари унинг киришига келадиган вазнланган йиғиндиси функцияси сифатида белгиланади. Чиқиш сигналлар мажмуиси НТ чиқиш векторни Y=WX ташкил қилади. Бу ерда X - n ўлчамли кириш вектори; W – nm ўлчамли (m- чиқиш катламни нейронлар сони боғланиш вазнлар матрицаси; Y – m ўлчамли чиқиш вектори.

Кўп қатламли НТ – бу бир неча ҳисоблашли нейронлар қатламлардан иборат бўлган тармоқлар. Бундай қатламлар сони кўпайиши билан тармоқни ҳисоблаш қуввати ҳам ошади.
2. Уларни ҳар биттасини чиқиш сигналлари унинг киришига келадиган вазнланган йиғиндиси функцияси сифатида белгиланади. Чиқиш сигналлар мажмуиси НТ чиқиш векторни Y=WX ташкил қилади. Бу ерда X - n ўлчамли кириш вектори; W – nm ўлчамли (m- чиқиш катламни нейронлар сони боғланиш вазнлар матрицаси; Y – m ўлчамли чиқиш вектори.
3. Уларни ҳар биттасини кириш сигналлари унинг киришига келадиган вазнланган йиғиндиси функцияси сифатида белгиланади. Чиқиш сигналлар мажмуиси НТ чиқиш векторни Y=WX ташкил қилади; Y – m ўлчамли чиқиш вектори.
Кўп қатламли НТ – бу бир неча ҳисоблашли нейронлар қатламлардан иборат бўлган тармоқлар. Бундай қатламлар сони кўпайиши билан тармоқни ҳисоблаш қуввати ҳам ошади.
4. Уларни ҳар биттасини чиқиш сигналлари унинг киришига келадиган вазнланган йиғиндиси функцияси сифатида белгиланади. Чиқиш сигналлар мажмуиси НТ чиқиш векторни
Кўп қатламли НТ – бу бир неча ҳисоблашли нейронлар қатламлардан иборат бўлган тармоқлар. Бундай қатламлар сони кўпайиши билан тармоқни ҳисоблаш қуввати ҳам ошади.
**********
Персептрон турдаги НТ ни ким таклиф қилди?.
1.@Бундай НТни 1.958й. Ф. Розенблат таклиф қилди. Уни тасвир (тимсол, образларни аниқлаш учун ишлатган. Бу кўп қатламли норекуррент тармоқ. Унинг тузилмаси уч қатламлардан иборат (1.3.8 расм. 1.- қатламда сезгирли рецептор (S- сенсор элементлар жойлашган. Уларга кириш тасвирлар сигналлари келади. S- элементлар кейинги (иккинчи қатламни ассоциатив А-элементлари билан боғланган. А-элементи фақат у билан боғланган етарли миқдорда S- элементлар қўзғалишгандагина қўзғаланади. А-элементлар чиқиш (учинчи қатламни бинар R- элементлар (ечувчи элементлар билан ўзгарадиган қийматларга эга бўлган боғланиш (алоқа вазнли ёйлар орқали боғланган. R1. элемент чиқиш қиймати R2 элемент чиқиш қийматидан ошса унда персептрон аниқлайдиган объектни биринчи синфга киритади, акс ҳолда – иккинчи синфга
2. Бундай НТни 1.956й. Ф. Розенблат таклиф қилди. Уни тасвир (тимсол, образларни аниқлаш учун ишлатган. Бу кўп қатламли норекуррент тармоқ. Унинг тузилмаси уч қатламлардан иборат (1.3.8 расм. 1.- қатламда сезгирли рецептор (S- сенсор элементлар жойлашган. Уларга кириш тасвирлар сигналлари келади. S- элементлар кейинги (иккинчи қатламни ассоциатив А-элементлари билан боғланган. А-элементи фақат у билан боғланган етарли миқдорда S- элементлар қўзғалишгандагина қўзғаланади. А-элементлар чиқиш (учинчи қатламни бинар R- элементлар (ечувчи элементлар билан ўзгарадиган қийматларга эга бўлган боғланиш (алоқа вазнли ёйлар орқали боғланган. R1. элемент чиқиш қиймати R2 элемент чиқиш қийматидан ошса унда персептрон аниқлайдиган объектни биринчи синфга киритади, акс ҳолда – иккинчи синфга
3. Бундай НТни 1.958й. Ф. Розенблат таклиф қилди. Уни тасвир (тимсол, образларни аниқлаш учун ишлатган. Бу кўп қатламли норекуррент тармоқ. Унинг тузилмаси уч қатламлардан иборат (1.3.8 расм. 1.- қатламда сезгирли рецептор (S- сенсор элементлар жойлашган. Уларга кириш тасвирлар сигналлари келади. S- элементлар кейинги (иккинчи қатламни ассоциатив А-элементлари билан боғланган.. R1. элемент чиқиш қиймати R2 элемент чиқиш қийматидан ошса унда персептрон аниқлайдиган объектни биринчи синфга киритади, акс ҳолда – иккинчи синфга
4. Бундай НТни 1.958й. Ф. Розенблат таклиф қилди. Уни тасвир (тимсол, образларни аниқлаш учун ишлатган. Бу кўп қатламли норекуррент тармоқ. Унинг тузилмаси уч қатламлардан иборат (1.3.8 расм. 1.- қатламда сезгирли рецептор (S- сенсор элементлар жойлашган. Уларга кириш тасвирлар сигналлари келади. S- элементлар кейинги (иккинчи қатламни ассоциатив А-элементлари билан боғланган.

**********

«Марк-1.» туридаги компьютер қандай компьютер?

1.@Prinston universitetini tamomlagan. 1.958-1.960 yillarda Kornel universitetida u Mark-1. hisoblash tizimini yaratdi

Bu eng oddiy vazifalarni o'rganishga qodir bo'lgan birinchi neyrokompyuter edi va Rosenblatt uch yil avval ishlab chiqqan perceptron neyron tarmog'iga qurilgan.
2. Prinston universitetini tamomlagan. 1.958-1.961. yillarda Kornel universitetida u Mark-1. hisoblash tizimini yaratdi (yonidagi rasm.
Bu eng oddiy vazifalarni o'rganishga qodir bo'lgan birinchi neyrokompyuter edi va Rosenblatt uch yil avval ishlab chiqqan perceptron neyron tarmog'iga qurilgan.
3. Prinston universitetini tamomlagan. 1.958-1.960 yillarda Kornel universitetida u Mark-1. hisoblash tizimini yaratdi
4. Prinston universitetini tamomlagan. 1.959-1.960 yillarda Kornel universitetida u Mark-1. hisoblash tizimini yaratdi (yonidagi rasm.
Bu eng oddiy vazifalarni o'rganishga qodir bo'lgan birinchi neyrokompyuter edi va Rosenblatt uch yil avval ishlab chiqqan perceptron neyron tarmog'iga qurilgan.
**********
Фрэнк Розенблатт ким эди?
1.@Rosenblattning perseptroni dastlab 1.957 yilda Kornell Aeronavtika laboratoriyasida IBM 704 kompyuterida dasturiy ta'minotda modellashtirilgan. Perseptron tipidagi neyron tarmoqlarni o'rganish orqali Rosenblatt "barcha ma'lumotlarni qayta ishlash tizimlari, shu jumladan, mashinalar va tizimlar uchun umumiy tashkiliy asosiy qonunlarni inson aqliga o’xshab tushunishga umid qilgan"
2. Rosenblattning perseptroni dastlab 1.958 yilda Kornell Aeronavtika laboratoriyasida IBM 704 kompyuterida dasturiy ta'minotda modellashtirilgan. Perseptron tipidagi neyron tarmoqlarni o'rganish orqali Rosenblatt "barcha ma'lumotlarni qayta ishlash tizimlari, shu jumladan, mashinalar va tizimlar uchun umumiy tashkiliy asosiy qonunlarni inson aqliga o’xshab tushunishga umid qilgan"
3. Rosenblattning perseptroni dastlab 1.959 yilda Kornell Aeronavtika laboratoriyasida IBM 705 kompyuterida dasturiy ta'minotda modellashtirilgan. Perseptron tipidagi neyron tarmoqlarni o'rganish orqali Rosenblatt "barcha ma'lumotlarni qayta ishlash tizimlari, shu jumladan, mashinalar va tizimlar uchun umumiy tashkiliy asosiy qonunlarni inson aqliga o’xshab tushunishga umid qilgan"
4. Rosenblattning perseptroni dastlab 1.953 yilda Kornell Aeronavtika laboratoriyasida IBM 706 kompyuterida dasturiy ta'minotda modellashtirilgan. Perseptron tipidagi neyron tarmoqlarni o'rganish orqali Rosenblatt "barcha ma'lumotlarni qayta ishlash tizimlari, shu jumladan, mashinalar va tizimlar uchun umumiy tashkiliy asosiy qonunlarni inson aqliga o’xshab tushunishga umid qilgan"