Ресурс чекланганда объектларни тавсифловчи оптимал информатив тизимларни шакллантириш усул ва алгоритмлари
Ushbu doktorlik (DSc) dissertatsiyasi mavzusi Resurs cheklanganda obyektlarni tavsiflovchi optimal informativ tizimlarni shakllantirish usullari va algoritmlarini o'z ichiga oladi. Tadqiqotda ma'lumotlarni tahlil qilish, tasniflash, klasterlash va obyektlarni tavsiflovchi informativ tizimlarni yaratishga qaratilgan usullar va algoritmlar ishlab chiqilgan. Asosiy e'tibor resurslar cheklangan sharoitda samarali usullar va algoritmlarni ishlab chiqishga qaratilgan bo'lib, bu ma'lumotlar tahlili va obyektlarni tavsiflashda muhim ahamiyat kasb etadi. Tadqiqot natijasida aniq va aniq bo'lmagan klassifikatsiyalangan obyektlarni aniqlash, optimallik shartlari va samaradorlik mezonlari ishlab chiqilgan. Ishlab chiqilgan usullar va algoritmlar amaliyotda, jumladan, iqtisodiyot, tibbiyot, telekommunikatsiya, gidrogeologiya va qishloq xo'jaligi kabi sohalarda qo'llanilgan va samaradorlikni oshirishga hissa qo'shgan.
Asosiy mavzular
- Ma'lumotlarni tahlil qilish, tasniflash va klasterlash: Ma'lumotlarni tahlil qilish, tasniflash va klasterlash bo'yicha mavjud usullar va algoritmlar tahlil qilingan. Obyektlarni tavsiflovchi informativ tizimlarni shakllantirish jarayonida resurslar cheklanganligini hisobga olgan holda yangi usullar va algoritmlar taklif etilgan.
- Optimal informativ tizimlarni shakllantirish: Obyektlarni tavsiflovchi optimal informativ tizimlarni shakllantirish uchun samarali usullar va algoritmlar ishlab chiqilgan. Bunda informativlik mezonlari, jumladan, Fisher mezonining xossalari va xususiyatlari o'rganilgan.
- Obyektivni aniqlash va tavsiflash: Obyektlarni aniqlash va tavsiflash jarayonida resurslarni samarali ishlatishga qaratilgan usullar va algoritmalar taklif etilgan. Bu, ayniqsa, cheklangan resurslar mavjud bo'lgan sharoitlarda muhimdir.
- Tasniflashdagi xatoliklarni hisobga olish: Tasniflashdagi xatoliklarni hisobga oluvchi va noto'g'ri tasniflangan obyektlarni aniqlash va tahlil qilish imkonini beruvchi usullar va algoritmlar ishlab chiqilgan. Bu klassifikatsiyaning samaradorligi va ishonchliligini oshiradi.