|
Литература
Ошибка! Закладка не определена.
. ПОСЛАНИЕ Президента
Республики Узбекистан Шавката Мирзиёева Олий Мажлису (24 января 2020
года)
Ошибка! Закладка не определена.
. Васильев, А. Н. Принципы и
техника нейросетевого моделирования / А.Н. Васильев, Д.А. Тархов.
-
Москва: СИНТЕГ, 2017.
- 218 c.
Ошибка! Закладка не определена.
. Васильев, А.Н. Тархов Д.А.
Принципы и техника нейросетевого моделирования: моногр. / А.Н. Васильев.
-
Москва: Наука, 2018.
- 622 c.
∑
F
I
X
1
X
2
.
.
X
n
Y
134
4. Гелиг, А. Х. Введение в математическую теорию обучаемых
распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие / А.Х. Гелиг,
А.С. Матвеев.
-
М.: Издательство СПбГУ, 2017.
- 224 c.
5. Тархов, Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник / Д.А.
Тархов.
-
М.: Радиотехника, 2017.
- 787 c.
КАСАЛЛИК ҲОЛАТНИ АНИҚЛАШДА БАҲОЛАШ МОДЕЛИНИ
ҚУРИШ
Примова Х.А.
1
, Набиева С
2
.
1
Муҳаммад ал
-
Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари
университети Самарқанд филиали
техника фанлар доктори
,
2
Муҳаммад ал
-
Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари
университети Самарқанд филиали
магистранти.
Бугунги кунда ветеренария муассасалардаги тиббий ахборот тизимлари
фаолиятини мониторинг қилиб, таҳлил этиш орқали тиббий бошқарувнинг
халқаро стандартларига мос келувчи математик моделлар ёрдамида дастурий
тизим яратиш муҳим
масалалардан бири ҳисобланади.
Асосан суст шаклланган қарорларни қабул қилишни қўллаб
-
қувватловчи
интеллектуал тизимларда классификация (таснифлаш),
кластерлаш, тимсолларни таниб олиш, башоратлаш, ҳолатларни баҳолаш, ҳар
хил турдаги параметрлар ўртасида қонуният ўрнатиш, оптимизация ва қарор
қабул қилиш
асосий функционал вазифалар бўлиб
ҳисобланади. Санаб
ўтилган турдаги масалаларнинг ўзига хос хусуиятлари: уларнинг катта
ўлчамга эга эканлиги, кўп мезонлилиги, бошланғич маълумот ҳамда
вазиятларда ноаниқликларнинг мавжудлиги, ташқи муҳит параметрларининг
динамик суръатлар билан ўзгаришидан иборат.
Норавшан тўпламлар назарияси ўтган асрнинг 60
-
йилларида америкалик
олим Л.Заде томонидан асос солинган бўлиб, бу йўналиш инсон фикрлашига
яқин моделлаштириш, таснифлаш ва маълумотлар таҳлили каби масалаларни
ҳал этишда лингвистик термлар орқали табиий тилда баён этилган
ахборотлардан фойдаланади [6]. Норавшан тўпламлар назарияси йўналиши
бўйича ҳорижда Л.Заде, Е.Мамдани, М.Сугено, Р.А.Алиев, ҳамда
Ўзбекистонда интеллектуал гибрид тизимларни, саноатда юмшоқ ҳисоблаш
тизимларига асосланган, ноаниқлик шароитида қарорлар қабул қилиш,
норашан тўпламлар назарияси, норавшан мантиқ хулосалари усулларини
ишлаб чиқишда Ф.Б.Абуталиев, Т.Ф.Бекмуратов, Д.Т.Мухамедиева,
М.А.Рахматуллаевларнинг илмий ишларида ўз аксини топган.
Шунингдек тадиқотчилар ўзларининг илмий ишларини ҳайвонларда
кетоз, алиментар ва иккиламчи остеодистрофия, витамин ва минерал
моддалар алмашинуви бузилиши касалликларини ўрганишга бағишлаган
бўлиб ривожланиш механизмлари, диагностикаси, даволаш ва олдини олиш
усуллари тўғрисида турлича хулосага келишган [2, 3, 6].
135
Норавшан муҳитда ўзаро таъсир кўрсатадиган бир нечта мезонлар учун
қарорларни
қабул қилиш жараёнида бир қатор усуллардан фойдаланган
ҳолда
кўрсатиш мумкин.
Норавшан маълумотни таҳлил қилиш усулларидан
бири норавшан тўпламлар назарияси (НТН) бўлиб,
бу адекват тавсиф умуман
бўлмаганда ёки имконсиз бўлганда объектлар ва ҳодисаларнинг тахминий
оғзаки тавсифини етарлича намойиш этиш ва тегишли хулоса чиқариш
имконини беради.
Тадқиқотимизнинг мақсади қорамолларда касалдик ҳолатини баҳолаш
ва
башорат қилиш ва қарор қабул қилиш учун ақлли эксперт тизимини
яратишдан иборат.
Қабул қилинган клиник амалиётга мувoфиқ равишда асосий касаллик
аниқланади. Берилган маълумотлар асосида ташҳислар рўйхати тузилади ва
хар бир ташҳисга сонли қиймат бериб чиқамиз. Иккиламчи остеодистрофия
касаллик ташҳисини ўрнатганда лаб
o
рат
o
рия шар
o
итларида ўлчанадиган
қуйидаги ас
o
сий параметрларни эътиб
o
рга
o
ламиз:
х
1
-
температура,
х
2
-
бир
минутда пульс,
х
3
-
бир диқиқада нафас олиш,
х
4
-
икки дақиқада Руминация,
х
5
-
эритроцитлар сони млн/мкл,
х
6
-
гемоглобин г/л,
х
7
-
умумий оқсил г/л,
х
8
-
умумий кальций моль/л,
х
9
-
органик фосфор моль/л,
х
10
-
глюкоза моль/л,
х
11
-
ишқорий заҳира (
СО
2
),
х
12
-
Мис моль/л,
х
13
-
Кобальт моль/л,
х
14
-
Марганец
моль/л,
х
15
-
рух моль/л,
х
16
-
катта кориндан суюлик инфузориялар сони,
х
17
-
катта корин суюклиги [2].
Тажрибавий маълумотлар асосида баҳолаш ва башоратлаш норавшан
мантиқий моделини қуриш жараёни кўриб чиқилади.
Умумий ҳолатда норавшан қоидалар хулосаларидан иборат қуйидаги
кўринишдаги модел қуриш талаб этилсин:
,
,0
,1 1
,
1
1
...
.
j
k
n
i
i jp
jp
j
j
j
j n n
p
i
x
a
w
вазн билан
y v
v x
v x
=
=
=
−
→
=
+
+ +
(1)
y
n
–баҳолаш коэффициентлари ва
x
n
-
киритилувчи маълумотлар
берилган
бўлсин.
Модел қуриш жараёнида норавшан қоидалар хулосалари
1,0
2,0
,0
1,1
2,1
,1
1,
2,
,
1,
2,
,
(
,
,....,
,
,
,....,
,......,
,....,
,....,
,....,
),
1, ,
1,
m
m
n
n
m n
ln
ln
m ln
V
v
v
v
v
v
v
v v
v
v v
v
i
n j
m
=
=
=
коэффициентларининг шундай қийматларини топиш керакки, у қуйидаги
ифодани минимумга эриштирсин:
(
)
2
1,
min
f
r
r
r
M
y
y
=
−
→
(2)
бу ерда
f
r
y
–
(
r
X
) танловнинг
r
–
сатридаги
киришларнинг
V
параметрли
норавшан билимлар базаси бўйича чиқариш натижаси.
Қарор
қабул қилиш жараёнида кўпинча кўп мезонли характерга эга
бўлган масалалар билан тўқнашишга тўғри келади. Бунда мезонлар тўплами
одатда тенг қийматли бўлмаган характерга эга бўлади. Башоратлаш
моделлари самарадорлик кўрсаткичлари тўпламини (хусусий мақсадлар)
самарадорликнинг битта баҳосига (умумий мақсад) келтириш учун
қўлланилади. Яъни башоратлаш модели хусусий мақсадли функцияларни
умумлашган мақсадли функцияга келтириш механизми ҳисобланади
.
136
Башоратлаш моделни ветеринария амалиётида қўллаш орқали
иккиламчи остеодистрофиясининг этиологияси Самарқанд вилоятининг
ҳудудида
ветеринария
-
санитария тадбирларини оптималлаштиришга имкон
беради. Мавжуд тажрибавий маълумoтлар бўйича мавжуд билимлар
нoравшан экспертли тизимнинг адекватлигини oшириш имкoнини беради.
Ташхиснинг мураккаб алгoритмлoвчи масалаларини ечишда намoён
бўлувчи ннoравшан экспертли тизимларнинг сoдда тизимлар oлдидаги
устувoрликларини умумлаштириш асосида регрессион таҳлил
Do'stlaringiz bilan baham: |
