Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

 
 
 
 
 
 
 

---

319 
ЭВРИСТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ИНФОРМАТИВНОСТИ ПРИЗНАКОВ 
 
Маматов Н.С.(Центр разработки программных продуктов и аппаратно-
программных комплексов при Ташкентском университете информационных технологий, 
старший научный сотрудник) 
Разработка системы распознавания образов требует решение ряд сложных задач, в 
том числе определения на базе исходного множества признаков такого информативных 
признаков, который обеспечивает максимальную эффективность решений, принимаемых 
системой управления на основании результатов решения задачи распознавания. 
Допустим, 
обучающая 
выборка 
задана 
объектами 
r
rm
r
r
m
m
x
x
x
x
x
x
x
x
x
...,
,
,
...,
,
...,
,
,
,
...,
,
,
2
1
2
22
21
1
12
11
2
1
, для которых известно, что каждая группа 
объектов 
p
pm
p
p
x
x
x
...,
,
,
2
1
принадлежит к определенному классу 
,
1,
p
X
p
r

. 
Каждый объект 
pi
x
является N-мерным вектором числовых признаков, т.е. 


N
pi
pi
pi
pi
x
x
x
x
...,
,
,
2
1

. 
Для 
заданной 
обучающей 
выборки 
объектов 
r
p
X
x
x
x
p
pm
p
p
p
,
1
,
...,
,
,
2
1


, где 
pi
x
-вектор в N-мерном признаковом пространстве, 
введем вектор 


N




...,
,
,
2
1

, 
 
N
k
k
,
1
,
1
;
0



, который, как отмечено в предыдущем 
параграфе, однозначно характеризует определенную подсистему признаков. Компоненты 
вектора  , равные единице, указывают на наличие соответствующих признаков в данной 
подсистеме, а нулевые компоненты свидетельствуют об отсутствии соответствующих 
признаков. 
Пространство признаков 




N
x
x
x
x
...,
,
,
2
1

будем считать евклидовым и 
обозначим через 
N
R
. Введем функцию 
 




p
m
i
p
pi
p
p
x
x
m
S
1
2
1


. 
Функция 
 

p
S
характеризует средний разброс объектов класса 
p
X
в подмножестве 
признаков, заданных вектором 

. Зададим критерий информативности подсистем в виде 
функционала 
 
 






r
p
p
r
q
p
q
p
S
x
x
I
1
2
1
,
2
1



. 
(1) 
Этот функционал является некоторым обобщением функционала Фишера [5]. 
Обозначим




N
N
b
b
b
b
a
a
a
a
...,
,
,
;
...,
,
,
2
1
2
1


, 




2
2
,
1
1
1
1
,
1,
;
,
1, .
p
m
r
r
j
j
j
j
j
j
p
q
pi
p
p q
p
i
p
a
x
x
j
N
b
x
x
j
N
m




















Тогда функционал (1) сводится к виду
   
 
,
,
,
a
I
b




(2) 
Далее критерий, задаваемый в виде функционала (2), будем называть критерием 
информативности Фишера. Данный критерий исследован в работах [1-6]. 
В работе [5-6] приводится следующий вид функционала качества: 
 
 
   
,
max
2
,
1
,
2




q
p
pq
r
q
p
G
G
R
I


(3) 
Далее критерий, задаваемый функционалом вида (3), будем называть критерием 
информативности Горелика. 
Существуют также эвристические критерии информативности признаков, 

---

320 
задаваемые функционалами 
     
  





,
,
,
,
6
c
b
d
a
I


,
(4) 
    
  





,
,
,
,
7
c
b
d
a
I

,
(5) 
Принципиальное отличие функционалов (3)-(5) от функционала (2) состоит в том, 
что в них не производится суммирование частных критериев, а выбирается лишь один 
(максимальный или минимальный). Благодаря этому, с одной стороны, повышается 
надежность разделения классов, однако, с другой, возникают существенные трудности, 
связанные с максимизацией функционала. 
А также имеется функционалы, представленные в виде
   
 
 
  






,
,
,
,
,
2
8
c
b
a
b
a
I


,
(6) 
   
 
 

 






,
,
,
,
,
2
9
v
w
u
b
a
I


,
(7) 
Критерии вида (6) и (7) являются комбинированными, так как первое слагаемое 
является критерием информативности Фишера, а второе – Горелика. 
Так как выше приведенные все критерии формированы на основе гипотезы 
«компактности», возникает проблема приведения их в одну систему и разработка для них 
единого метода. 
Общий критерий формирования информативного пространства признаков, имеет 
следующий вид:
 
 
 





,
,
1
j
r
j
r
b
П
a
I


.
(8)
Критерии (2), (3) являются частными видами критерия (8). Критерий (8) является 
обобщенным видом критерия фишеровского типа, представленного однородным 
функционалом 0-порядка.
Рассмотрим критерий
 
 


 





,
,
1
j
j
r
j
b
a
П
I


. 
(9) 
Критерии (8) и (9) представлены функционалами, которые считаются однородными 
функционалами нулевого порядка. Кроме таких критериев существуют критерии, 
определяемые однородными функционалами k-порядка, а также неоднородными 
функционалами. Так как эти функционалы являются малоисследованными, то в настоящее 
время отсутствуют методы и алгоритмы выбора информативных признаков, основанные 
на использовании критериев задаваемых подобными функционалами. 
В общем виде однородный функционал k-порядка можно представить одним из 
следующих видов: 
 
 


 



,
,
1
b
a
П
I
j
r
j 

, 
(11) 
 
 
 





,
,
1
i
r
i
b
П
a
I


.
(12) 
Функционал (11) является положительным однородным критерием k-порядка, а 
(12) – отрицательным. Также существует критерий заданними однородным функционалам 
k-порядка следующего вида: 
 
 


 


N
r
t
b
П
a
П
I
i
r
i
j
t
j




,
,
,
,
1
1



.
Кроме выше приведенных однородных критериев при решении практических задач 

---

321 
также используются неоднородные критерии.
В общем виде неоднородный критерий фишеровского типа формируется 
комбинацией следующих критериев: 
 


 


1
,
,
r
r
j
j
a
I
П b





, 
 
 


 


1
,
,
j
r
j
j
a
I
П
b





, 
 
 




1
,
,
r
j
j
П a
I
b





, 
 


 


1
,
,
r
j
j
a
I
П b





. 
Пусть заданные классы разделены на подклассы по их свойствам. В случаях когда 
объекты одного подкласса характеризуют разновидность признаков другого подкласса 
или в разных количествах признаков или количество классов больше двух можно 
использовать неоднородный критерий. 
 
Литература
1. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. – М.: Наука, 1974. – 
416 с. 
2. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов //М.: Мир, 416 с. 
3. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение//М., Изд-во «Советское 
радио», 1972. 
4. Камилов М.М., Фазылов Ш.Х., Нишанов А.Х. Метод выбора признаков с 
использованием критерия информативности фишеровского типа. // Узбекский 
журнал «Проблемы информатики и энергетики», № 2, 1992. – с. 9-12. 
5. Камилов М.М., Фазылов Ш.Х., Нишанов А.Х. Эффективный метод выделения 
информативных подсистем признаков в распознавания образов. // Деп. в ВИНИТИ, 
№5218-В89. Ред. журн. Изв. АН УзССР. СТН. – 7 с. 
6. Fazilov Sh.Kh., Mamatov N.S. Selection features using heuristic criteria// Ninth World 
Conference “Intelligent Systems for Industrial Automation”, WCIS-2016,25-27 October 
2016, Tashkent, Uzbekistan 
 
СПОСОБЫ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ В ГЛОБАЛЬНЫХ 
КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ 
Мирюсупов З.З.(ТАТУ КИФ КТ кафедраси, катта ўқитувчи) 
Каримов А.У. (ТАТУ КИФ, 2-босқич магистранти) 
Инфокоммуникационные технологии в последние годы переживают масштабные 
перемены, связанные с интеграцией сетей и услуг связи. Появляются новые сервисы, 
традиционные сервисы и услуги переходят на платформу IP, количество потребителей 
таких сервисов растет очень высокими темпами. Именно появление новых 
инфокоммуникационных услуг и сервисов вызвало бурное развитие технологий, в 
которых на первое место встают вопросы качества предоставления услуг. Главным 
требованием, предъявляемым к сетям, является выполнение их основной функции — 
обеспечение пользователям потенциальной возможности доступа к разделяемым ресурсам 
сети. Все остальные требования связаны с качеством выполнения основной задачи. Для 
разных логических типов сетей приоритетными характеристиками являются: 
производительность, надежность, совместимость, управляемость, защищенность, 
расширяемость, масштабируемость и их совокупность. 
В данной работе рассмотрены способы и средства повышения производительности 
Web-узлов. Чтобы корпоративный Web-сервер электронной коммерции работал в полную 
силу, требуется предпринять гораздо больше усилий, чем может показаться на первый 
взгляд. В то время как увлекательное содержание и броская графика способны привлечь 
внимание посетителей вашего Web-узла, возвращаться на него снова и снова их 

---

322 
заставляют 
все-таки 
базовые 
сетевые 
сервисы. 
Важнейшими 
показателями, 
характеризующими любой "раскрученный" Web-узел электронной коммерции, являются 
малое время реакции, надежный сервис и логичная структура, с точки зрения 
пользователя.
Имеется множество продуктов, которые помогают повысить эффективность 
обработки Web-сервером входящего и исходящего трафика. Эти продукты можно разбить 
на три основные категории: системы приоритезации трафика, средства кэширования 
повторно запрашиваемых данных и устройства для выравнивания нагрузки между 
несколькими серверами.
Были изучены средства и продукты относящиеся к названным категориям. 
Основная цель состояла не в проведении детального сравнительного анализа, а в 
определении оптимального способа использования функциональных возможностей, 
которыми обладают средства управления Web-трафиком, для предоставления клиентам 
наиболее оперативного, удобного и надежного доступа к серверу электронной коммерции. 
Благодаря применению каждого из вариантов, предлагаемых сегодняшнему 
пользователю, ускоряется отклик системы и поддерживается более высокая доступность 
сервиса для посетителей Web-узла. Средства приоритезации трафика устраняют "узкие 
места" соединений локальной сети, которые порой оказываются перегруженными такими 
некритичными к задержкам потоками данных, как сообщения электронной почты. 
Системы кэширования позволяют не расходовать драгоценную полосу пропускания на 
многократную передачу по Internet ответов на одинаковые запросы, за счет их локального 
обслуживания. Наконец, продукты, нацеленные на выравнивание серверной нагрузки, 
обеспечивают приемлемые времена отклика, уровень отказоустойчивости и доступность 
сетевых служб. При этом рекомендуется использовать комбинацию из представителей 
всех трех категорий: тогда ожидания посетителей Web-узла оправдаются в максимальной 
степени, и они еще не раз вернутся на данный сервер. 
Средство приоритезации трафика не позволяют второстепенным приложениям 
занимать всю имеющуюся полосу пропускания каналов, ведущих к Web-серверу, и 
дезавуировать настройки сеансов, установленных для обработки транзакций электронной 
коммерции. 
Для обеспечения максимальной доступности услуг, предоставляемых через Internet, 
компании, которые действуют в сфере электронного бизнеса, нередко приобретают 
высокопроизводительные многопроцессорные серверы и мощные коммутаторы. Однако 
вся вычислительная мощь таких устройств зачастую оказывается скованной 
возможностями единственного соединения, которое служит своеобразными воротами на 
корпоративный Web-узел. Независимо от того, является ли это соединение одной линией 
T1, их набором или даже каналом T3, его перегруженность внезапно нахлынувшим 
входящим трафиком.
Другими словами, чтобы гарантировать определенную пропускную способность 
трафику 
с 
высоким 
приоритетом, 
следует 
осуществлять 
предупреждающее 
администрирование полосы пропускания. Средства приоритезации обеспечивают 
управление загрузкой соединений и позволяют сгладить резкие всплески интенсивности 
трафика. 
После того как средства приоритезации начали управлять полосой пропускания 
канала, ведущего к вашему Web-серверу, самое время подумать об установке средств 
кэширования данных.
Технология Web-кэширования позволяет значительно ускорить доступ к 
содержимому Web-узла, поскольку она исходит из того общеизвестного факта, что разные 
пользователи нередко запрашивают в Internet одни и те же данные. Значительная часть 
информации Web-серверов является статической, поэтому нет смысла каждый раз 
загружать ее свежую копию по медленным каналам глобальной сети через множество 
промежуточных узлов. Гораздо рациональнее - разместить копии данных, пользующихся 

---

323 
наибольшим спросом, как можно ближе к пользователям, уменьшив время реакции 
системы и минимизировав неэффективное использование полосы пропускания. 
Применение вышеназванных способов и средств повышения производительности Web-
узлов приводят к повышению производительности как и глобальных соединений 
корпоративных сетей, так и глобальных компьютерных сетей в целом.