Yangi O'zbekiston taraqqiyotida tadqiqotlarni o'rni va rivojlanish omillari
18-to’plam 1-son Aprel 2025
78
DISSERTATSIYA TEZISI
Magistrant: Kuchkarova Marjonabonu Karimjon qizi
1-kurs magistranti
Ilmiy rahbar: Madraximov Sh.
Texnika fanlari doktori, professor
Yaqin qo‘shni algoritmlari uchun qoplama etalonlarini qurish va
presedentlar bazasini yaratish masalasini yechish
Yaqin qo‘shni algoritmlari (K-Nearest Neighbors, KNN) sinflashtirish
masalalarida keng qo‘llanilsa-da, ularning ishlash samaradorligi presedentlar
bazasining hajmiga bevosita bog‘liq. Mazkur dissertatsiyada KNN algoritmlari
uchun hisoblash murakkabligini kamaytirish va aniqligini oshirish maqsadida
qoplama
etalonlarini
(prototiplarni)
qurish
va
presedentlar
bazasini
optimallashtirish masalalari o‘rganiladi.
Tadqiqot obyekti
— KNN algoritmi asosida ishlovchi intellektual tizimlar.
Tadqiqot predmeti
— presedentlar bazasini shakllantirish va qoplama
etalonlarini tanlash usullari.
Tadqiqot davomida:
KNN algoritmida ortiqcha va keraksiz presedentlarni ajratib olish, sinf
chegaralarini aniq aks ettiruvchi vakil namunalarni tanlab olish (prototip selection),
yangi, ixcham va informativ presedentlar bazasini yaratish usullari ishlab chiqiladi.
Shuningdek, turli masofaviy o‘lchovlar, sinf balansi va ma’lumotlar
strukturasiga bog‘liq holda prototiplarni tanlashning samarali mezonlari taklif
etiladi. Amaliy tajribalar orqali taklif etilgan yondashuvlar mavjud KNN asosidagi
tizimlar bilan solishtirilib, ularning aniqlik, tezlik va resurs tejamkorligi bo‘yicha
Yangi O'zbekiston taraqqiyotida tadqiqotlarni o'rni va rivojlanish omillari
18-to’plam 1-son Aprel 2025
79
ustun jihatlari ko‘rsatib beriladi.
Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt, ma’lumotlarni tahlil qilish, biotibbiyotda
diagnostika, moliyaviy xavf tahlili kabi sohalarda qo‘llanilishi mumkin.
Kalit so‘zlar:
KNN, yaqin qo‘shni algoritmlari, prototip tanlash, presedentlar
bazasi, sinflashtirish, optimallashtirish.
