БЎСАҒАВИЙ ФУНКЦИЯЛАРГА АСОСЛАНГАН ТАНИБ ОЛИШ АЛГОРИТМЛАРИ

CC BY f
77-82
20
Поделиться
Мирзаева, Г. (2022). БЎСАҒАВИЙ ФУНКЦИЯЛАРГА АСОСЛАНГАН ТАНИБ ОЛИШ АЛГОРИТМЛАРИ. Актуальные вопросы развития инновационно-информационных технологий на транспорте, 1(1), 77–82. https://doi.org/10.47689/978-9943-7818-0-1-pp77-82
Crossref
Сrossref
Scopus
Scopus

Аннотация

Бир неча 10 йиллар давомида тимсолларни таниб олиш соҳаси информатика ва информацион технологияларнинг кенг тарқалган йўналишлардан бири бўлиб қолмоқда. Охирги йилларда тимсолларни таниб олиш йўналишида олиб борилган тадқиқотларнинг натижаларидан фойдаланиб, ҳал қилинаётган амалий масалаларнинг сони ҳам узлуксиз ортиб бормоқда. Шунга қарамай, ҳозирги кунда белгилар фазоси ўлчамининг катталигини ҳисобга олган ҳолда таниб олиш алгоритмларини синтез қилиш муаммолари етарли даражада ўрганилмаган

Библиографические ссылки

Камилов М.М., Мирзаев Н.М., Раджабов С.С. Современное состояние вопросов построения моделей алгоритмов распознавания // Химическая технология. Контроль и управление. - Ташкент, 2009, № 2. - С. 67-72.

Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н.М., Мирзаева Г.Р. Классификация основных подходов при построении распознающих алгоритмов // Современная техника и технологии: проблемы, состояние и перспективы: Материалы XVII

Всероссийской научно-практической конференции. - Рубцовск, 2018. - С. 230238.

Камилов М.М., Фазылов Ш.Х., Мирзаев Н.М., Раджабов С.С. Модели алгоритмов распознавания, основанных на оценке взаимосвязанности признаков - Ташкент: Fan va texnologiya, 2020. - С. 148.

Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. - М: Магистр, 1998. - С. 420.

Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание.

Математические методы. Программная система. Практические применения. -М.: Фазис, 2006. - С. 159.

McLachlan G.J.: Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New York: John Wiley, 2004. - P. 545.

Журавлев Ю.И., Дюсембаев А.Е. Построение нейросети на основе модели алгоритмов с кусочно-линейными поверхностями и параметрами для задач распознавания со стандартной информацией // Доклады Академии наук. - Москва, 2019. - Т. 488, № 1. - С. 11-15.

Лысёнок Е.И. О некотором подходе к выбору гиперплоскости для алгоритмов распознавания. // Журнал вычислительной математики и математической физики. - Москва, 2010. - Т. 50, № 4. - С. 1862-1864.

Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. - М.: Мир, 1978. - C. 414.

Webb A.R., Copsey K.D.: Statistical Pattern Recognition. Wiley, New York, 2011. - P. 668.

Мерков А.Б. Распознавание образов: Введение в методы

статистического обучения. М.: URSS, 2019. - C. 256.

Бондаренко Н.Н., Журавлев Ю.И. Алгоритм выбора конъюнкций для логических методов распознавания // Журнал вычислительной математики и математической физики. - Москва, 2012. - Т. 52, № 4. - С. 746-749.

Дюкова Е.В., Масляков Г.О., Прокофьев П.А. О логическом анализе данных с частичными порядками в задаче классификации по прецедентам // Журнал вычислительной математики и математической физики. - Москва, 2019. - Т. 59, № 9. - С. 1605-1616.

Кудрявцев В.Б., Андреев А.Е., Гасанов Э.Э. Теория тестового распознавания. - М.: Физматлит, 2007. - C. 320.

Лбов Г.С., Неделько В.М., Неделько С.В. Метод адаптивного поиска логической решающей функции // Сибирский журнал индустриальной математики. - Новосибирск, 2009. Том 12. № 3. - С. 66-74.

Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод

потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970. - C. 348.

Sulewski P. Potential Function Method Approach to Pattern Recognition Applications. Environment. Technology. Resources. In: Proc. of the 11th Int. Scientific and Practical Conference, Rezekne, Latvia, pp. 30-35 (2017). DOI:

17770/10.17770/ etr2017vol2.2512.

Фазылов Ш.Х., Раджабов С.С., Мирзаев О.Н. Анализ состояния вопросов построения моделей, основанных на принципе потенциалов // Проблемы вычислительной и прикладной математики. - Ташкент, 2016. - № 3. - С. 88-97.

Журавлев Ю.И., Камилов М.М., Туляганов Ш.Е. Алгоритмы

вычисления оценок и применение. - Ташкент: ФАН, 1974. - С. 119.

Дьяконов А.Г. Эффективные формулы вычисления оценок для алгоритмов распознавания с произвольными системами опорных множеств // Журнал вычислительной математики и математической физики. - Москва, 1999. - Т. 39, № 11. - С.1904-1918.

Кононюк А.Е. Общая теория распознавания. В 2 книгах. - Киев: Осв1та УкраТни, 2012. - Книга 1. - С. 584. - Книга 2. - С. 588.

inLibrary — это научная электронная библиотека inConference - научно-практические конференции inScience - Журнал Общество и инновации UACD - Антикоррупционный дайджест Узбекистана UZDA - Ассоциации стоматологов Узбекистана АСТ - Архитектура, строительство, транспорт Open Journal System - Престиж вашего журнала в международных базах данных inDesigner - Разработка сайта - создание сайтов под ключ в веб студии Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil - ilmiy elektron jurnali yuridik va jismoniy shaxslarning in-Academy - Innovative Academy RSC MENC LEGIS - Адвокатское бюро SPORT-SCIENCE - Актуальные проблемы спортивной науки GLOTEC - Внедрение цифровых технологий в организации MuviPoisk - Смотрите фильмы онлайн, большая коллекция, новинки кинопроката Megatorg - Доска объявлений Megatorg.net: сайт бесплатных частных объявлений Skinormil - Космецевтика активного действия Pils - Мультибрендовый онлайн шоп METAMED - Фармацевтическая компания с полным спектром услуг Dexaflu - от симптомов гриппа и простуды SMARTY - Увеличение продаж вашей компании ELECARS - Электромобили в Ташкенте, Узбекистане CHINA MOTORS - Купи автомобиль своей мечты! PROKAT24 - Прокат и аренда строительных инструментов