|
Bilimlarni egallash texnologiyasi
|
| bet | 2/5 | | Sana | 02.02.2024 | | Hajmi | 32,48 Kb. | | #150441 |
Bog'liq N respublikasi (1) ehm-va-mb-rasmiy-royxatdan-otkazish-uchun-ariza, matematika ix sinf, algebra 7, 111, 10-АМАЛИЙ, Документ Microsoft Word, 2 5409082645806056083, 23-Labaratoriya ishi Dasturiy taminot uchun texnik topshiriq ishl, ILMIY TATQIQOT METOLLOGIYASI FANIDAN MUSTAQIL TA\'LIM3, 7-mavzu, Doc2, 1 маъруза тақдимоти, Bilimlar ombori va Ekspert tizimlari, Микропроцессор. Унинг структураси, mashq9. Bilimlarni egallash texnologiyasi.
Bilim muhandisligi.Bilimlarni tashkil qilish.Bilimlar tuzulmasi bilan ishlash.
10. Qat’iymas modellashtirish metodologiyasi.
Qat’iymas modellashtirish metodologiyasi. Chalkashlik manbalari. Qat’iymas to'plamlar nazariyasining asosiy tushunchalari. Noaniq munosabatlar. Qat’iymas va lingvistik o'zgaruvchi. Xulosa chiqarishning noaniq tizimlari.
11. Qat’iymas xulosa chiqarish bosqichlari.
Xulosa chiqarishning noaniq algoritmlari. Aniqlikni kamaytirish usullari. Matlab paketi muhitida Qat’iymas modellarni amalga oshirish. Qat’iymas bilimlarga ega ES misollari.
12. Sun'iy neyron tarmoqlari.
Asosiy tushunchalar va ta'riflar. Sun'iy neyronlarni simulyatsiya qilish. Sun'iy NS ga misollar.
13.Neyronlarning turlari.
Neyronlarning turlari. Milliy Assambleyaning vazifalari. Asosiy xususiyatlar. Bir qavatli va maxsus NSni tayyorlash. Ko'p qatlamli chiziqli bo'lmagan NS.Qat’iymas NS.
14. Gibrid tarmoqlarni o'rganish va ulardan foydalanish algoritmlari.
Gibrit tizimlar haqida umumiy tushunchalar.Gibrit tizimlar turlari.Gibrit tizimlar hususiyatlari.Gibrit tizimlarning afzalliklari va kamchiliklari.
15. Genetik algoritmlar.
Genetik algoritmar haqida umumiy tushunchalar.Genetik algoritimarni afzalliklari. Asosiy qonuniyatlari.
III. Amaliy mashg’ulotlari bo‘yicha ko‘rsatma tavsiyalar
Ko'p tabaqali semantik model yaratish.
Ko'p tabaqali freymli modellar yaratish
Bilimlarni takdim etishda freymlardan foydalanish.
To'g'ri zanjirli maxsuliy model yaratish.
Teskari zanjirli maxsuliy model yaratish
Bayes teoremasini to'la bo'lmagan bilimlarni ishlash uchun qo'llash.
Ehtimollik nazariyasini qat’iy bilimlarni ishlash uchun qo'llash.
Soxa tavsifi. Intellektual tizimlar uchun faktlar bazasi va qoidalarni ishlab chiqish.
Bilimlarni taqdim etishda maxsuliy qoidalardan foydalanish.
Fikrlashni to'g'ri zanjiri.
Bilimlarni takdim etishda maxsuliy qoidalardan foydalanish.
Fikrlashni teskari zanjiri.
Intellektual tizimlarni loyixalashda Bayes nazariyasini qo'llash.
Aniq bo'lmagan mantiqli intellektual tizimlarni loyixalashdaishonchlilik koeffisientini qo'llash.
O'zi o'rganadigan tizimlarni yaratish .
|
| |
