Mavzu: Qismiy pretsedentli algoritmni texnik tashxis masalasiga qo’llash

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali
4-MUSTAQIL TA’LIM ISHI
Mavzu: Qismiy pretsedentli algoritmni texnik tashxis masalasiga qo’llash

“Sun’iy intellekt” fanidan

KI-201–18– guruh talabasi

Bajardi : Mizayev M.

Tekshirdi : Bekmurodov Q.A.

Urgut 2021-yil
Qismiy pretsedentli algoritmni texnik tashxis masalasiga qo’llash

Reja:

1. 
   Obyektlarni tanishda sifat va ishonchlilikni ta’minlovchi klassifikatorlarni
   
2. 
   Cheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret nostatsionar tizimlar va ularning bashoratlash
   
3. 
   Cheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret nostatsionar tizimlar va ularning bashoratlash
   

_Aytaylik, T_nml (n-belgilar, m-obyektlar va l-sinflar soni) etalon tanlov berilgan bo’lsin[1].T_nml dagi_Kk(k=1,l)sinflardanK_q sinfsifatida_{Kq =Ki} va_Kp(qp)

sinf sifatida K _p = T_nml \ K _q belgilaymiz.

Talab etiladi: T_nml ning hajmi hamda yangi ^S*_j obyektlarni tanishda ro’y

berishi mumkin bo’lgan xatolik ehtimoli ^ va uning ishonchliligi ^ qiymatlarni hisobga olib, _W ^Z klassifikatorning belgilar fazosining ⁿ chekli o’lchamini

Q. A. Bekmuratov, A. T .Hamiyev Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnlogiyalari universiteti Samarqand filiali

i0

aniqlash hamda K  T ga xos ⁿ ga ega bo’lgan shunday _W ^Z larni topish

qnml0 i

kerakki, ularga mos ravishda qurilgan ^R(S) hal qiluvchi qoida(HQQ)lar ^{S *}_j larning

^K _q

sinfga qarashli ekanligini aniqlashda ^ va  larni qanoatlantirsin.

Qisman pretsedentli algoritmda [1] K_q T_nml dagi _{Z ( =1,mq )} larga nisbatan hosil qilinishi mumkin bo’lgan barcha _W ^Z lar soni

m=m 2ⁿ ₍₁₎ q

i

aniqlanadi. Bu yerda ^m_q - ^K_q - sinfdagi _Z lar soni.

(1) bilan aniqlanadigan _W ^Z lar orasidan ^ belgilari soni ^{n (n  n)} tagacha

_ii⁰⁰

bo’lgan ^ lardan iborat _W ^Z larni tanlab olish uchun mumkin bo’lgan ^R(S) lar soni

ii N dan oshmaydi, bu yerda

N=2ⁿ⁰ Cⁿ⁰ m

aniqlanadi.

(2)

Demak ^R(S) larning mumkin bo’lgan barcha holatlar soni aniq bo’ldi. Endi

ushbu ^R(S) larning mumkin bo’lgan barcha holatlar sonidan ^_i lar soni

ⁿ ₀ ^{( n} ₀ ^{ n )} tagacha bo’lgan shunday _W ^Z larni tanlash kerakki, ushbu _W ^Z larga ii

mos ^R(S) lar S_j larni K_q T_nml sinfga qarashli ekanligini berilgan ^ va ^ larni

qanoatlantirgan holda aniqlasin. Buning uchun Vapnik-Chervonenkis [2] ishlarida olingan natijalardan foydalanamiz.

Ulardan biri ta’kidlaydiki [2], agar T_nml da N ta R(S _j ) lar orasidan shunday

bitta R(S_j ) topilsaki va u T_nml dagi S_j larni K_q larga xatosiz ajratsa, u holda (1−)

ishonchlilik bilan ta’kidlash mumkinki, ^{S *}_j larni tanishdagi ehtimoliy xato  dan

oshmaydi, ya’ni

_{ =} ln N − ln ₍₃₎ m

Endi m,, lar berilganda n₀ = f (,,l,n)ni hisobga olib (3) dan - 264 -lnN =εm+lnη hosil qilamiz.

(4)

(4) ning chap tomonidagi ln N ga N ning (2) dagi qiymatini qo’yamiz lnN=ln2ⁿ⁰ +lnCⁿ⁰ (5)

(5) dan

Hosil qilingan ln N qiymatini (4) ga qo’yib

_m lnN=n₀(lnm_q +nln2)<sub>.

n=</sub> m+ln ₍₆₎ ⁰ lnm +nln2

aniqlanadi.

Agar ,m,m_q,n, larga aniq qiymatlar bersak, u holda (6) dan ⁿ₀ ni

q

qiymatlarini aniqlash mumkin (1-jadval).

ⁿ₀ ning qiymatlarini aniqlash

η=0.95; m=1000; m_q=50; n=30.

 .1 0.03 0.05 0.07 0.1 n₀ 0.40 1.21 2.02 2.83 4.05

1-jadval.

1-jadvaldanxulosaqiladiganbo’lsak,,m,m_q,n, largaaniqqiymatlarqabul qilganda  ning qiymatlari oshishi bilan ⁿ₀ ning qiymatlari ham oshib boradi.

Shunday qilib, ^T_nml dan ^K_q ga xos tanlab olinadigan _W ^Z lar ^K_q dagi S_j larni i

K dagi obyektlardan xatosiz ajratishi uchun tanlab olinadigan har bir _W ^Z ga pi

ning ajratish kuchini

(7)

Har bir W ^Z uchun (7) yordamida hisoblangan ajratish kuchlari i

^F (W ¹ ), F (W ² ),..., F (W ^t ), (t  l ) orasidan eng katta ajratish kuchiga ega bo’lgan ^{W z} iii1 ⁱ

qo’shimcha talablar qo’yiladi. Tanlab olinadigan har bir <sup>W Z

F</sup>(W^z)=^z /m aniqlaymiz, bu yerda ^{ z} - W ^Z

i ii

^F (W^Z)=maxF(W^Z). ^{max i} 1Zt ⁱ

aniqlanadi.

_Demak (8) yordamida K T dagi _Z

(8)

larga nisbatan F (W ^Z ),..., F (W ^Z )

_yordamida to’g’ri sinflashtirilgan S lar soni. ii_j

max i max i eng katta ajratish kuchiga ega bo’lgan W ^Z ,W ^Z ,...,W ^Z ( ^{n*  m*} ) tanlanadi.

q nml 

^{1 2} _n^*

(6) asosida topilgan ⁿ ning qiymati asosida tanlanadigan har bir ^{W Z} ning 0i

eng kichik yetarli ajratish kuchini

_r^Z F (W^Z)ⁱ

(9)

tarkibida qatnashadigan ^ lar soni.

min i

^baholash mumkin, bu yerda <sup>r z − W Z

n</sup><sub>0

iii</sub>

- 265 -

^{W Z} ning eng kichik yetarli ajratish kuchi, ^{W Z} ni tanlashda barcha W ^Z larni iii

emas, balkim

munosabatni qanoatlantiradigan ^{W Z} larni tanlash imkoniyatini yaratadi.

^Shunday qilib, T dan K  T ga xos tanlab olinadigan W ^Z larning har nml qnml ⁱ

birining ajartish kuchi (10) shartni qanoantlantirishi zarur. U holda ⁿ₀ ta ^_i ga ega bo’lgan har bir ^{W Z} , K dagi S larni K dagi S lardan xatosiz ajratadi va ularga

F (W^Z)F (W^Z) (10) maxi mini

ⁱqjpj

^mos qurilgan _{R(S )} yordamida ^{S *} larni tanishda  va  larni qanoatlantiradi. _j^j

Yuqorida keltirilgan model asosida ^T_nml da K_q dagi S_j larni K_p dagi S_j lardan xatosiz ajratuvchi K ga xos bo’lgan ⁿ ta ^ ga ega _W ^Z larni hosil

q0ii qiluvhi algoritm va dasturiy ta’minot ishlab chiqildi.

i

[1-3] ishlarda keltirilgan model va algoritmlardan farqli ravishda ushbu model va algoritmda:

- _Z larganisbatan _W ^Z larnitanlabolishjarayonigacha,m,m ,n, larning iq

berilgan qiymatlari asosida _W ^Z tarkibiga kiruvchi ^ lar soni ⁿ (6) ko’rinishda _ii0

aniqlanadi;

- ⁿ ning qiymati asosida ^{W Z} lar tizimidan (9) va (10) larni qanoatlantiradigan

0i

^{W Z} tanlab olinadi. Bu esa ^{W Z} lar tizimidan tanlab olinadigan ^{W Z} lar sonining

iii

keskin kamayishiga olib keladi va buning natijasida EHMda hisoblashlar hajmi keskin kamayadi.

Adabiyotlar

1. Абдукаримов Р.Т. Камилов М.М, Кондратьев А.И. Информационно - распознающие системы частичной прецедентности/- Т.: «Фан», 1984. 102 - с.

2. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения). – М.:Наука, 1974.-415 с.

3. Бекмуратов К.А . Васильев В.И., Бекмуродов Д.К. Нахождение предельно-допустимых значений размерности признаковых пространств из обучающей выборки. //Академия Наук Республики Узбекистан. Институт математики и информационных технологий. Современное состояние и перспективы развития информационных технологий. Том 2. – Ташкент, 2011. – С. 309-313.

CHEKLOVLAR VA KECHIKISH SHAROITLARIDAGI DISKRET NOSTATSIONAR TIZIMLAR VA ULARNING BASHORATLASH F. M. Nazarov

Samarqand davlat universiteti

Mazkur ishda cheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret nostatsionar tizimlar va ularning modellarining tahlili keltirilgan. Cheklovlar va kechikish

- 266 -

sharoitlaridagi diskret nostatsionar tizimlar ko’rsatkichlarini bashoratlash va ularni boshqarish bo’yicha asosiy ko’rsatmalar keltirilgan.

Mavzuning dolzarbligi: Jamiyatda axborot tizimlarini takomillashtirish hamda ularni himoyalash usul va algoritmlarini ishlab chiqishga, ularni takomillashtirishga alohida e’tibor qaratilmoqda. So’nggi yillarda boshqaruv nazariyasini qo’llash amaliyoti asosida ko’p o’lchovli jarayonlarni avtomatlashtirish hamda cheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret nostatsionar tizimlar modellarining parametrlarini aniqlash usullariga qiziqish ortib bormoqda. Murakkab texnologik jarayonlarni modellashtirish amaliyotida e’tirof etilgan va keng qo’llaniladigan eng istiqbolli usullaridan biri - bu bashoratlash modellari bilan modellashtirish usuli.

Boshqarish tizimida uning muvaffaqiyatli ishlatilishini aniqlaydigan ushbu usulning asosiy ustunligi, qayta ishlash tizimini soddalashtirish va bashoratlangan ma’lumotlarni hisobga olish qobiliyatidir. Bunda nostatsionar ob’ektlarning murakkab tuzilmalarini boshqarish imkonini beradi, bu jarayonlarni optimallashtirish uchun parametrlar modelini belgilashdagi cheklovlar va kechikish sharoitlarini hisobga olgan holda amalga oshiriladi. Hozirgi vaqtda bashoratli modellarga asoslangan tizimlar jadal rivojlanish bosqichida qolmoqda, bu so'nggi yillarda nashr etilgan ilmiy nashrlar tomonidan tasdiqlangan va asosiy muammo sifatida qaralib kelinmoqda.

Bashoratli boshqaruv g'oyalari rivojlanish jarayonida nostatsionar modellarni qo'llash, boshqaruv tizimiga ma’lumotlar xususiyatlarini yetkazib berish, real vaqt rejimida zamonaviy optimallashtirish usullarini qo'llash, turli xil tizimlardagi nostatsionarliklar, obyektlardagi cheklovlar va boshqalar asosiy tayanch muommolar hisoblanadi. Biroq o’rganiladigan ob’ekt modelining tarkibida kechikishlar va cheklovlarlar mavjudligi, shuningdek, kiruvchi ma’lumotlar parametrlari bilan diskret nostasionar tizimlarning bashoratlash boshqaruvini tahlil qilish masalasi to'liq ko'rib chiqilmagan. Cheklovlar va kechikish sharoitlarida ishlaydigan diskret nostatsionar tizimlar parametrlarini bashoratlash, monitoring qilish usul va algoritmlarini ishlab chiqish asosiy muommolardan biridir.

Tizimda nostatsionarliklar mavjudligi sharoitida bashoratlashni boshqarish muammolarini hal qilish, boshqaruvda kechikishlarni hisobga olish, ob’ekt ma’lumotlar parametrlarini bashoratli boshqarish va tizim ma’lumotlar bazasi arxitekturasini ishlab chiqish muammolarini hal qilish dolzarb masala hisoblanadi.

Сheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret nostatsionar jarayonlarning modellashtirish va bu modellar yordamida jarayonlarni aks etadigan raqamli ma’lumotlarni ishlab chiqish ishning asosiy g’oyalaridan biri hisoblanadi. Berilgan ob'ektga har xil ko'rinishda taqdim etiladigan cheklovlar qo'yiladi. Nostatsionar ob’eyktlar, kuzatish sohasi va boshqariluvchi chiqish modeli mos ravishda quyidagi munosabatlar bilan ifodalansin:

_x =Ax+Bu+w _t+1 tt tt t

^_ ^x t t = 0 ^{= x 0}

(1)

^_t ^=H_t^x_t ^+v_t ^y_t ^=G_t^x_t

Boshqaruvchi va ob’ekt holatidaga cheklovlarni hisobga olish muhim hisoblanadi, agar ular hisobga olinmasa maqbul bo’lmagan natijalarga olib kelishi mumkin, ya’ni noturg’un tebranish holatlariga olib kelishi mumkin. Cheklanishlar quyidagi tenglamalar ko’rinishida ifodalanadi.

^Bu yerda ^x _t ^{ R n} - ob’ekning holati, ^u _t ^{ R m}

kirish), ^{  Rl} - kuzatishlar, nazorat sistemasining chiqishi, ^{x  R n} -

tt boshqariluvchi chiqishlar, ^A_i ^,B_i ^,H _i^,G_i - tegishli o’lchamlarning matritsalari.

a₁(t)S₁x₁ a₂(t) ₁(x_t,t)S₂u_t ₂(x_t,t)

(4) (5)

Bu yerda S₁ va S ₂ cheklanishlarga qo’yiladigan x _t va u _t vektorlar kompanentalarini aniqlovchi nollar va birlardan iborat to’liq rangdagi strukturali

matritsalar; a₁ (t),a₂ (t),₁ (x_t ,t),₂ (x_t ,t) -berilgan vektorlar o’lchovlarining vektor

funksiyalari.

Ba’zi maslalarda strukturali matritsalar ham t ga bog’liq bo’lishi mumkin. Bashoratlovchi boshqaruvni sintez qilish bo’yicha ishlarda boshqaruvga

cheklashlarning quyi va yuqori chegaralari odatda faqat vaqtga bog’liq funksiyalar bilan beriladi. Ushbu ishda bunday holatlar olib tashlangan, yuqori va quyi chegaralar holat vektor kompanentalariga bog’liq cheklanishlar uchun yechiladigan holatlar nazarda tutilgan.

Bundan tashqari A_t , B_t matritsalar jufti boshqariluvchi, A_t , H _t matritsalar jufti esa to’liq ko’zatuvchanlikka ega deb qaraladi.

(1)-(3) modellar u_t boshqaruv va _t kuzatishlar vektori haqida t joriy vaqt

momentigacha bo’lgan ma’lumotdan foydalangan holda bashoratlash gorizanti deb ataladi hamda N deb belgilanadi va biror davrdagi ob’ekt holatini bashoratlash uchun foydalaniladi.

Masala shundan iboratki _t kuzatishlar bo’yicha shunday boshqaruv strategiyasini ishlab chiqish kerakki, unda y_t sistemalar chiqish vektori (4) - (5) cheklanishlarni hisobga olgan holda berilgan y₀ vektoriga yaqin bo’ladi.

Yuqorida keltirilgan modellar asosida cheklovlar va kechikish sharoitlaridagi diskret sistemalarning bashoratlash modellari ishlab chiqiladi. w _t tasodifiy

qo’zg’alishlar va v_t o’lchash parametri Gauss taqsimotiga ega bo’lgani uchun

Kalman ekstrapolyatoridan foydalanib ob’ekt va chiqish vektori holatini optimal bashoratlash mumkin.

Bajarilgan ishda diskret nostatsionar tizimlar va ularga qo’yilgan cheklanishlar shartlarining modellari tahlili bayon e’tildi. Cheklovlar va kechikish

- 268 -

- boshqaruvchi ta’sir (ma’lum

(2) (3)

sharoitlaridagi nostatsionar tizimlarni bashoratlash va ularni boshqarish masalasi dolzarbligi asoslandi.

Adabiyotlar

1.A. Axatov., F. M. Nazarov. Разработка модели прогнозирования временных рядов нестационарных дискретных систем на основе нейронной сети. Проблем информатики международный научный журнал-2018 й. No2. [34-50] б.

2. Домбровский В. В., Домбровский Д. В., Ляшенко Е. А. Управление с прогнозирующей моделью системами со случайными зависимыми параметрами при ограничениях и применение к оптимизации инвестиционного портфеля // Автоматика и телемеханика. - 2006. -No 12.-С. 71- 85.

3. Абдуллаев А.М. Моделирование и прогнозирование технико- экономических показателей. Ташкент: ТИНХ, 1988. -79с.