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

 
ПРИМЕНЕНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПРИ ВНЕДРЕНИИ УСЛУГ 
ЭЛЕКТРОННОГО ПРАВИТЕЛЬСТВА 
Ю.И.Гафуров (главный специалист, МИТК РУз.) 
И.И. Бегматов (магистрант, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий) 
Концепция использования информационных технологий в деятельности 
органов государственной власти определила «электронное правительство» как 
эффективную систему предоставления государственных услуг на основе 
использования информационных технологий. 
Развитие сферы связи, информатизации и телекоммуникационных 
технологий как важного фактора повышения благосостояния народа и 
экономического роста страны является одним из основных приоритетов 
государственной 
политики 
Узбекистана. 
Это 
подтверждено 
ряд 
постановлением президента страны, как от 27 июня 2013 года, утвердившим 
Комплексную 
программу 
развития 
Национальной 
информационно-
коммуникационной системы Республики Узбекистан на 2013-2020 годы, так же 
при Министерстве по развитию информационных технологий и коммуникаций 
Республики Узбекистан на основании Указа Президента Республики 
Узбекистан от 28 апреля 2020 года № УП-4699 «О мерах по широкому 
внедрению цифровой экономики и электронного правительства» и 
постановления Кабинета министров №409 «О мерах по деятельности 
некоторых организации в системе Министерства по развитию информацион-
ных технологий и коммуникаций Республики Узбекистан» создан Центр, 
обеспечивающая проведение качественной экспертизы проектов, проектной и 
технической документации в данной сфере. 
Предоставление услуг электронного правительства в зависимости от 
модели взаимодействия необходимо анализировать наибольшее

---

159 
Как правило, экспертные системы создаются для решения практических 
задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль 
играют знания опытных специалистов. Экспертные системы были первыми 
разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам 
исследований в области искусственного интеллекта. 
Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем 
искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то 
универсальных задач, как например нейронные сети или генетические 
алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения 
задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях. 
Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и 
практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в 
результате практической деятельности экспертов в данной области. 
Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая 
составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно 
выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить 
экспертную систему уникальными и ценными знаниями.
Экспертная система является результатом совместной работы экспертов в 
данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов. 
На сегодняшний день создано уже большое количество экспертных 
систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в 
узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области 
хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия 
решений. Для эффективного внедрения услуг электронного правительства 
необходимо провести исследования на предмет выявления актуальных 
вопросов каждой структуры управления обеспечивающая социальную 
обеспеченность каждого гражданина государства, то есть выявлять основные 
структуры и их взаимодействия по решению вопросов обращения к услугам
электронного правительства. 
Значительная часть исходной информации, касающаяся объекта 
исследований представляется в виде опыта, знаний, пожеланий специалистов-
экспертов, имеющих опыт работы с исследуемым объектом основанными 
особенностями принятия решений в таких условиях являются: 
-качественный характер значительной части информации; 
-неопределенность в оценке исходных условий и целей; 
-отсутствие или невозможность построения детерминированной модели 
объекта исследований; 
-невозможность непосредственного использования нечеткой исходной 
информации в традиционных методах моделирования. 
Исходя из этого, вопросы решения класса задач для которых значительная