• Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati.
  • Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming




    Download 15,84 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet10/551
    Sana15.05.2024
    Hajmi15,84 Mb.
    #234763
    1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   551
    Bog'liq
    Asosiy oxirgi 17.05.2023 18.20

    Xulosa. 
    Ushbu tadqiqotda biz O‘zbekistonda oliy ta’lim muassasalariga hujjat topshirgan 
    abiturentlarning imtihondagi muvaffaqiyatini neyro-noravshan tizimlar asosida bashorat 
    qilish modeli va Veb-saytini yaratdik. Ishlab chiqilgan ANFIS modeli abiturentlarning 
    muvaffaqiyatini bashoratlashda eng samarali usul deb qaralmoqda. Ushbu model 
    o‘zgaruvchilarining aynan bitta yo‘nalishga moslanmagini bois, barcha yo‘nalishda 
    tayyorlanayotgan abiturentlar uchun mos keladi. Ishlab chiqilgan model boshqa boshorat 
    modellariga qaraganda aniqroq ishlashi tekshirildi. Shundan so‘ng mazkur model asosida 
    foydalanuvchilar uchun qulaylik yaratish maqsadida Veb-sayt ishlab chiqildi. Veb-sayt 
    orqali abiturentlarning demografik va xulq-atvor ma’lumotlari asosida ularning 
    imtihonlarda to‘plashi mumkin bo‘lgan balni bashorat qilish imkoni mavjud. Bu esa 
    abituriyentlarga demografik va xulq-atvori ma'lumotlarini kiritishlari va imtihon 
    natijalarni taxminiy bilishlari uchun qulay platformani taqdim etadi. Bundan tashqari, 
    model va veb-sayt boshqa mamlakatlar yoki mintaqalarda foydalanish uchun 
    moslashtirilishi mumkin. 
    Qolaversa taxmin qilingan natija asosida, abiturentlarni imkoniyatlariga mos oliy ta’lim 
    muassasasiga yo‘naltirishga mo‘ljallangan tavsiya tizimini ishlab chiqish mumkin. Umuman 
    olganda, ushbu tadqiqot oliy ta'lim muassasalariga qabul jarayonini yaxshilash uchun 
    demografik va xulq-atvor ma'lumotlariga asoslangan yondashuvlardan foydalanish 
    imkoniyatlarini ta'kidlaydi va abituriyentlarning muvaffaqiyatini bashorat qilishda ANFIS 
    modeli samaradorligini ko‘rsatadi. 
    Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati. 
    1. R. Mehdi and M. Nachouki, “A neuro-fuzzy model for predicting and analyzing student 
    graduation performance in computing programs,” Educ Inf Technol (Dordr), pp. 1–30, Aug. 
    2022, doi: 10.1007/S10639-022-11205-2/FIGURES/8. 
    2. M. Hanik, M. A. Demirtaş, M. A. Gharsallaoui, and I. Rekik, “Predicting cognitive scores 
    with graph neural networks through sample selection learning,” Brain Imaging Behav, pp. 
    1–16, Nov. 2021, doi: 10.1007/S11682-021-00585-7/FIGURES/3. 
    3. A. Alghamdi, A. Barsheed, H. Almshjary, and H. Alghamdi, “A Machine Learning 
    Approach for Graduate Admission Prediction,” ACM International Conference Proceeding 
    Series, pp. 155–158, Mar. 2020, doi: 10.1145/3388818.3393716. 


    16 
    4. L. Hatzilygeroudis, A. Karatrantou, and C. Pierrakeas, “PASS: An expert system with 
    certainty factors for predicting student success,” Lecture Notes in Computer Science 
    (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in 
    Bioinformatics), vol. 3213, pp. 292–298, 2004, doi: 10.1007/978-3-540-30132-
    5_43/COVER. 
    5. S. Walczak and T. Sincich, “A comparative analysis of regression and neural networks 
    for university admissions,” Inf Sci (N Y), vol. 119, no. 1–2, pp. 1–20, Oct. 1999, doi: 
    10.1016/S0020-0255(99)00057-2. 
    6. D. Pamučar, D. Božanić, A. Puška, and D. Marinković, “Application of neuro-fuzzy 
    system for predicting the success of a company in public procurement,” Decision Making: 
    Applications in Management and Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 135–153, Apr. 2022, doi: 
    10.31181/DMAME0304042022P. 
    7. R. Eberhart and J. Kennedy, “New optimizer using particle swarm theory,” 
    Proceedings of the International Symposium on Micro Machine and Human Science, pp. 39–
    43, 1995, doi: 10.1109/MHS.1995.494215. 
    8. E. H. Mamdani, “APPLICATION OF FUZZY ALGORITHMS FOR CONTROL OF SIMPLE 
    DYNAMIC PLANT.,” Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, vol. 121, no. 12, 
    pp. 1585–1588, 1974, doi: 10.1049/PIEE.1974.0328/CITE/REFWORKS. 
    9. H. A. Nefeslioglu, C. Gokceoglu, and H. Sonmez, “A mamdani model to predict the 
    weighted joint density,” Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes 
    in Computer Science), vol. 2773 PART 1, pp. 1052–1057, 2003, doi: 10.1007/978-3-540-
    45224-9_140/COVER. 
    10. K. Tanaka and M. Sugeno, “Introduction to Fuzzy Modeling,” Fuzzy Systems, pp. 63–
    89, 1998, doi: 10.1007/978-1-4615-5505-6_3. 
    11. B. B. Muminov, O. Nuraliyevich Bekmirzaev, and M. Al-Khwarizmi, “CLASSIFICATION 
    AND ANALYSIS OF NETWORK ATTACKS IN THE CATEGORY OF’DENIAL OF SERVICE’ 
    INFORMATION SYSTEM,” CENTRAL ASIAN JOURNAL OF EDUCATION AND COMPUTER 
    SCIENCES (CAJECS), vol. 1, no. 1, pp. 7–15, Feb. 2022, Accessed: May 09, 2023. [Online]. 
    Available: https://cajecs.com/index.php/cajecs/article/view/v1i11 
    12. D. K. Sambariya and R. Prasad, “Selection of Membership Functions Based on Fuzzy 
    Rules to Design an Efficient Power System Stabilizer,” International Journal of Fuzzy 
    Systems, vol. 19, no. 3, pp. 813–828, Jun. 2017, doi: 10.1007/S40815-016-0197-
    6/TABLES/11. 
    13. J. S. R. Jang, “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,” IEEE Trans 
    Syst Man Cybern, vol. 23, no. 3, pp. 665–685, 1993, doi: 10.1109/21.256541. 
    14. B. Haznedar and A. Kalinli, “Training ANFIS structure using simulated annealing 
    algorithm for dynamic systems identification,” Neurocomputing, vol. 302, pp. 66–74, Aug. 
    2018, doi: 10.1016/J.NEUCOM.2018.04.006. 
    15. S. Hirokawa, “Key attribute for predicting student academic performance,” ACM 
    International Conference Proceeding Series, pp. 308–313, Oct. 2018, doi: 
    10.1145/3290511.3290576. 
    16. S. Geisser, “The predictive sample reuse method with applications,” J Am Stat Assoc, 
    vol. 70, no. 350, pp. 320–328, 1975, doi: 10.1080/01621459.1975.10479865. 
    17. G. Shmueli, “To Explain or to Predict?,” https://doi.org/10.1214/10-STS330, vol. 25, 
    no. 3, pp. 289–310, Aug. 2010, doi: 10.1214/10-STS330. 
    18. M. Stone, “Cross-Validatory Choice and Assessment of Statistical Predictions,” 
    Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), vol. 36, no. 2, pp. 111–
    133, Jan. 1974, doi: 10.1111/J.2517-6161.1974.TB00994.X. 
    19. F. Mosteller and J. W. Tukey, “Data analysis and regression. A second course in 
    statistics,” 
    dars, 
    1977, 
    Accessed: 
    May 
    01, 
    2023. 
    [Online]. 
    Available: 
    https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/1977dars.book.....M/abstract 


    17 
    Рудикова Л.В., О некоторых подходах к построению информационных моделей 
    городов 

    Download 15,84 Mb.
    1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   ...   551




    Download 15,84 Mb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current problems of programming

    Download 15,84 Mb.
    Pdf ko'rish