Муҳаммад ал хоразмий номидаги

 
–
беморнинг махсус
коди
[
Числовое
 
поле
];
ФИШ
 
–
беморнинг фамилия, исми
, 
шарифи 
[
Текстовое
 
поле
];
Жинси
 
–
беморп жинси
[
Текстовое
 
поле
]; 
Туғилган вақти
 
–
беморнинг тугулган санаси 
[
Поле
типа
дата
]; 
Манзил
–
беморнинг яшаш манзили
[
Текстовое
 
поле
];
Иш жойи
 
–Беморнинг иш жойи
[
Текстовое
 
поле
]; 
ЖАДВАЛ
 2 
–
 
МУРОЖАТ
қуйдаги майдонларни ўз ичига олади:
Код
 
–
мурожатнинг махсус коди
[
Числовое
 
поле
]; 
Бемор коди
 
–
БЕМОР жадвали маълумотлари билан улаш 
майдони
[
Числовое
 
поле
]; 
Мурожат санаси
 
–беморнинг мурожат қилган куни [Поле
типа
дата
]; 

---

149 
Врач коди
 
–врач ҳақидаги маълумотларни жадвалидаги 
маълумотлар билан улаш майдони 
[
Числовое
 
поле
]; 
Ташхис
 
–
МКБ
-1
0 халқаро классификатор бўйича ташхис коди
[
Текстовое
 
поле
]; 
Хизмат коди
 
–
ягона тиббий маълумотнома бўйича хизмат ва
ташриф 
коди
. 
ЖАДВАЛ
 3 
–
 
ТИББИЙ ХОДИМ
қуйидаги
майдонларни ўз ичига олади
: 
КОД
 
–
врачнинг махсус коди [
Числовое
 
поле
]; 
ФИШ
 
–
беморнинг фамилия, исми
, 
шарифи 
[
Текстовое
 
поле
];
Мутахасситлиги
 
–
мутахасситлик
йўналиши
[
Текстовое
 
поле
]; 
Категория
 
–
квалификацион категорияси
[
Текстовое
 
поле
].
ДПМнинг барча бўлимлари учун хам унинг ўзига хос хусусиятларини 
хисобга олган холда локат МБ тузилади. Зарурият бўлганда ДПМ марказий 
МБ орқали ўзаро боғланиши мумкин. Ушбу таркибдаги маьлумотлар 
базасидан фойдаланинш ттиббий профилактика муассасаларида беморларга 
хизмат кўрсатиш жараёнини самарадорлигини ошириш имкониятини беради.
Адабиётлар
 
1.
Гусев А. В., Романов Ф. А., Дуданов И. П.. Опыт разработки 
медицинской информаци
-
онной системы // Медицинский академический 
журнал, 2001.
- 
№1.
2.
Вершинин В.В., Соловьёва С.Н. ОЦЕНКА БАЗ ДАННЫХ 
В
МЕДИЦИНЕ // Международный студенческий научный вестник. –
2016. 
–
№ 3
-1. 
3.
Сафаров Т.С., Ураков Ш.У., Собиров Р.А. Автоматизированная 
система управления движением информационного потока в условиях единой 
информационной среды клиники. Международная научно
-
техническая 
конференция «Перспективные информационные технологии». Сборник 
научных трудов, апрель, 2018,Самара. С.744
-747. 
 
АЛГОРИТМЫ СИНТЕЗА НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ
Ж.У.Севинов
1
, С.Ф.Нормаматов
1 
1
Ташкентский государственный технический университет, Ташкент, 
Узбекистан
, [e-mail].
Применение технологии нечеткой логики, ориентированной на 
обработку логико
-
лингвистических моделей представления знаний, 
открывает широкие перспективы для создания интеллектуальных систем 
управления сложными динамическими объектами, действующих в условиях 
неполной информации. Нечеткая логика, построенная на теории размытых 
множеств, изначально создавалась как специализированный математический 
аппарат для формализации моделей объектов и систем, описание которых 
традиционными методами является сложным или нерациональным с точки 

---

150 
зрения разработки соответствующих программно
-
алгоритмических и 
аппаратных средств управления. 
Соответствующие логико
-
лингвистические описания позволяют 
обеспечить формализацию неточных, размытых в смысловом отношении 
суждений и строятся с использованием обобщенных категорий, задающих 
классификацию исходных понятий на уровне нечетких множеств. Модели, 
полученные в результате интерпретации этих описаний, могут служить
конструктивной основой для разработки алгоритмов и систем 
интеллектуального управления сложными динамическими объектами 
различного назначения. 
Принятые методы обработки моделей, построенных на базе технологии 
нечеткой логики, допускают возможность своей реализации как на 
программном уровне с использованием стандартных вычислительных 
средств, так и на аппаратном уровне с помощью специализированных 
контроллеров, которые позволяют обеспечить высокое быстродействие за 
счет распараллеливания операций. Комплекс
приоритетных исследований, 
направленных на развитие технологии нечеткой логики для построения 
интеллектуальных систем управления, должен включать анализ 
особенностей нечеткого логического вывода в задачах интеллектуального 
управления сложными динамическими объектами, разработку принципов 
организации процессов самообучения, разработку моделей и алгоритмов 
интеллектуального управления, создание программно
-
аппаратных средств 
интеллектуального управления на базе специализированных нечетких 
процессоров.
Принципиальной особенностью организации управления сложными 
динамическими объектами является необходимость учета различных 
факторов неопределенности. К ним относятся, в частности, недостоверность 
математической модели управляемого объекта, изменение параметров в 
широких пределах, действие внешних возмущений и др. Для решения задач 
управления в условиях неопределенности предложено большое количество 
алгоритмов адаптации, идентификации, самонастройки и самоорганизации. 
Анализ возможностей известных технических решений показывает, что 
проблема адаптации в системах управления не решена полностью.
В последние годы развивается идея применения теории нечетких 
множеств для математического описания динамических систем в терминах 
лингвистических переменных и синтеза алгоритмов нечеткого управления 
[1-
3]. В работе [1] изложены принципы построения логико
-
лингвистических 
моделей управления и разработаны методологические основы 
конструирования нечетких регуляторов. В ней анализируются вопросы 
организации и специфические особенности нечеткого логического вывода в 
задачах интеллектуального управления. Показано, что эффективность 
логико
-
лингвистических моделей систем управления определяется выбором 

---

151 
числа категорий для описания взаимосвязей их параметров с помощью 
соответствующих функций принадлежности. Исследовано влияние 
размерности априорно задаваемого множества возможных значений 
используемых 
лингвистических 
переменных, 
а 
также 
формы 
соответствующих функций принадлежности на характер нелинейных 
преобразований в односвязных моделях нечеткого управления.
Формирование логико
-
лингвистических моделей динамических 
объектов составляет важнейшую проблему в методологии аналитического 
проектирования систем нечеткого управления.
В материалах доклада рассмотрены вопросы формирования логико
-
лингвистических моделей объектов управления и вывода правил, 
составляющих основу алгоритмов нечеткого управления. Эти нечеткие 
регуляторы базируются на вероятностном описании состояний систем 
управления и обеспечивают возможность автоматизированного синтеза 
логико
-
лингвистических моделей управления и соответствующих функций 
принадлежности. Рассмотрены вопросы использования регуляторов на 
основе нечеткой логики в системах автоматического управления различной 
конфигурации. Получены аналитические выражения для управляющих 
воздействий на выходе нечеткого регулятора при идентичных 
колоколообразных функциях принадлежности, изложены вопросы 
проектирования нечеткого регулятора и предложена практическая схема 
нечеткого регулятора. Использование нечеткой логики позволяет в 
независимости от характера возмущающего воздействия и значений 
параметров звеньев САУ стабилизировать выходное значение в 
поддерживаемом диапазоне регулирования. Развиваемый подход при 
автоматическом определении функций принадлежности и выводе 
продукционных правил обеспечивает возможность создания широкого 
спектра адаптивных систем управления на базе методов и технологий 
нечеткой логики.
Полученные результаты могут найти применение при решении задач 
интеллектуального управления технологическими процессами
.