Intellektual tizimlar

Ishni bajarish tartibi

1. Nazariy qismni o’zlashtirish va B/BX/B jadvalini to’ldirish

Bilaman	Bilishni xohlayman	Bilib oldim
1. 2. ... n.	1. 2. ... m.	1. 2. ... l.

2. “T” jadvalini to’ldirish. Nazariy qismdan tayanch iboralarni aniqlash va “T” jadvalini qurish.

Tayanch ibora	Mazmuni
1.
2.
...
s.

7-amaliy mashg’ulot. O’zi o’rganadigan tizimlarni yaratish

Ishning maqsadi
O’zi o’rganadigan tizimlarni yaratishda tanib olish nazariyasining avtomatik sinflashtirish usullarini tadqiq qilish


Nazariy qism
O’rganish jarayonida qanday metod qo’llanilmasin, inson o’z bilimlarini ularning yangilari bilan oshirib boraveradi. Bilimlarni egallashning bunday shakli teskari aloqa deb ataladi. Kompyuter dasturi ham deyarli shunday “o’rganadi”. Unda faktlarni saqlash va mantiqiy hulosalar qilish biriktirilgan. Mantiqiy hulosalar qilish dasturda doimo yangi faktlarni to’ldirilishi bilan bog’langan.
Tizim o’zi o’rganishi mumkin bo’lgan holat, faqatgina agar u oldindan ma’lum bo’lganlariga zid bo’lgan bilimlarga duch kelsa.

1-rasm. Tizimning o’rganish mexanizmi

Tizimning o’rganishidagi asosiy qadamlar:

1. Tizim o’zgarishlarni faqatgina qarama-qarshilikka duch kelgandagina qabul qiladi. Bu teskari aloqa mexanizmi yordaida amalga oshiriladi.
2. Tizim kiritilgan belgilarni o’zida saqlanadigan belgilar bilan taqqoslaydi, ularni identifikasiyalaydi va o’xshashroqlarini tanlaydi. Buning uchun maxsus baholar qo’llaniladi. Barcha ishlar mantiqiy hulosalar yordamida bajariladi.
Obyektlarni aniqlashni o’qituvchisiz o’rgatish (o’zi o’rganish) jarayoni o’qituvchi yordamida o’rgatishdan keskin farq qiladi. O’qituvchi yordamida obyektlarni aniqlashni o’rgatishda o’rgatuvchi tanlov (bu yerda – obyektdagi xossalar soni, – obyektlar soni, l – sinflar soni) berilgan bo’lib, bu tanlovni o’rganish jarayonida shunday hal qiluvchi funksiya topiladiki, bu funksiya yordamida noma’lum obyektlar oldindan ma’lum bo’lgan sinflarga sinflashtirish qilinadi.
Obyektlarni aniqlashni o’qituvchisiz o’rgatish – bu berilgan obyektlar to’plamini obyektlarning xossalariga qarab, bir nechta to’plam ostilariga, ya’ni guruxlarga ajratuvchi sistemalarni xosil qilishdan iborat. Bu xolda bizga ( – obyektlardagi xossalar soni, – obyektlar soni) tanlov berilgan bo’ladi. Ushbu tanlovdagi obyektlarni ularning xossalariga qarab o’xshashlarini ma’lum bir guruxlarga ajratishdan iborat. Bundan shunday xulosa kelib chikadiki, tanlovdagi obyektlar xossalari bo’yicha o’xshash bo’lsa, ularni biror sinfga va xossalari bo’yicha o’xshash bo’lmasa, boshqa- boshqa sinflarga birlashtiriladi. Bu masalani metrik fazoda talqin qiladigan bo’lsak, tanlovdagi obyektlardan masofasi bir-biriga yakin bo’lganlari bir sinfga, bir-biridan uzoq masofada joylashganlarini turli sinflarga birlashtirishdan iborat.
Obyektlarni aniqlashni mustaqil (o’qituvchisiz) o’rganishda ikkita masala qaraladi.
Birinchi masalada hosil kilinuvchi sinflar soni oldindan ma’lum bo’ladi. Bunda tanlov qaraladi va ushbu tanlovdagi obyektlarni ularning xossalariga qarab, nechta sinfga ajratish kerakligi oldindan ma’lum bo’ladi.
Ikkinchi holda hosil kilinuvchi sinflar soni oldindan ma’lum emas, ya’ni tanlovdagi obyektlarni o’rganish jarayonida ularni avtomatik ravishda bir nechta sinflarga bo’lish kerak (sinflar soni avtomatik ravishda hosil qilinadi).
Obyektlarni o’z-o’zini o’rganish jarayonida avtomatik sinflashtirish masalasi ma’lum bir matematik mezon asosida berilgan obyektlar to’plamini sinflar soni ma’lum bo’lganda yoki ma’lum bo’lmaganda sinflarga ajratishdan iborat.
Sinflashtirish sifatining mezoni quyidagi talablarning bajarilishini taqoza etadi:
a) guruxlar ichidagi obyektlar bir-biriga yaqin joylashgan bo’lishi kerak, ya’ni ular orasidagi masofa turli guruxlarda joylashgan obyektlar orasidagi masofaga nisbatan kichik bo’lishi zarur;
b) turli guruxlarda joylashgan obyektlar bir-biridan uzoqda joylashgan bo’lishi, ya’ni turli guruxlarda joylashgan obyektlar orasidagi masofa bir guruxda joylashgan obyektlar orasidagi masofadan katta bo’lishi zarur;
Avtomatik sinflashtirishning asosiy masalalaridan biri - bu obyektlarni sinflashtirish algoritmida qanday metrikadan foydalanish masalasi xisoblanadi.
Shuningdek, avtomatik sinflashtirishning ikkinchi muxim tomoni – bu obyektlar orasidagi masofani xisoblash masalasi.
Sinflashtirish algoritmida obyektlar orasidagi masofalarni xisoblashning turlarini quyidagi rasmda keltiramiz.

Obyektlar orasidagi masofalarni xisoblashning turlari:

1- eng uzoqda joylashgan obyektlar bo’yicha, 2-eng yaqin obyektlar bo’yicha, 3-og’irlik markazlari (markaziy obyektlar) bo’yicha.
Obyektlar o’rtasidagi masofa sifatida eng kichik masofa, eng katta masofa, markaziy obyektlar o’rtasidagi masofa va sinflar orasidagi umumlashgan masofalar olinishi mumkin. Yuqorida keltirilgan masofalarning qaysi biridan foydalanish obyektlarni guruxlarga ajratishga o’z ta’sirini o’tkazadi.
Bizga obyektlar to’plamidan iborat T_nm tanlov (n– obyektlardagi xossalar soni, m – obyektlar soni) berilgan bo’lsin. T_nm tanlovdagi obyektlarni o’z-o’zini o’rganish jarayonida topilgan namunaviy obyektlar orqali T_nm tanlovdagi obyektlarni ma’lum bir mezon asosida sinflarga ajratish va sinflar sonini aniqlash, ya’ni T_nm tanlovdan T_nml tanlovni hosil qilish kerak.
obyektlarni sinflashtirishning sifati namunaviy obyektlarning qanday tanlanishiga uzviy bog’liq. Namunaviy obyektlarlar sifatida obyektlar orasidagi eng uzoq masofada joylashgan obyektlar olinadi va ular asosida obyektlar sinflashtiriladi.
Algoritm quyidagi qadamlardan iborat:
1. T_nm tanlovdagi obyektlarni o’z-o’zini o’rganish jarayonida ushbu tanlovdagi obyektlar to’plamidagi barcha obyektlar orasidagi masofa

aniqlanadi. Natijada T_nm tanlovdagi obyektlarning masofalar matrisasi hosil bo’ladi

2. masofalar matrisasidadan eng katta masofa ko’rsatkichiga ega bo’lgan qiymat topiladi.

3. qiymatga mos keluvchi obyektlar namunaviy obyektlar sifatida tanlanadi.

4. obyektlar orasidagi masofaning yarmi topiladi.

5. masofalar matrisasining har bir elementi uchun tekshiriladi. Agar ushbu shart bajarilsa, u holda namunaviy obyektlar sifatida qabul qilinadi va T_nm tanlovdagi obyektlar to’plami namunaviy obyektlar yordamida sinflarga sinflashtiriladi va algoritm 12-qadamga o’tadi. Aks holda keyingi qadamga o’tiladi.
6. namunaviy obyektni tanlash masofalar matrisasida son qiymatga eng yaqin bo’lgan son qiymat tanlanadi va unga mos keluvchi obyektlar jufti aniqlanadi.
7. T_nm tanlovdagi namunaviy obyektdan namunaviy obyektlardan tashqari barcha obyektlar orasidagi masofa

aniqlanadi. Natijada T_nm tanlovdagi obyektlarning masofalar matrisasi hosil bo’ladi

8. masofalar matrisasidadan eng katta masofa ko’rsatkichiga ega bo’lgan qiymat topiladi.
9. qiymatga mos keluvchi namunaviy obyekt tanlanadi.
10. obyektlar orasidagi masofaning yarmi topiladi.
11. masofalar matrisasining har bir elementi uchun

tekshiriladi. Agar ushbu shart bajarilsa, u holda namunaviy obyektlar sifatida qabul qilinadi va Tnm tanlovdagi obyektlar to’plami namunaviy obyektlar yordamida sinflarga sinflashtiriladi va algoritm 12-qadamga o’tadi. Aks holda 6- qadamga o’tiladi.
12. Agar sinflar soni va namunaviy obyektlar o’zgarmasdan qolsa, algoritm o’z ishini to’xtatadi. Shuningdek sinflar soni ham aniqlanadi.