8
***********************************************************************************
1-SHO‘BA. SOHALARDA KOMPYUTERLI MODELLASHTIRISH
VA DASTURLASHNING DOLZARB MUAMMOLARI
***********************************************************************************
Mo‘minov B., Egamberdiyev E. Abiturentlarning oliy ta’lim muassasalariga kirish
ballarini bashorat qilish uchun
neyro-noravshan model
ABITURENTLARNING OLIY TA’LIM MUASSASALARIGA KIRISH BALLARINI
BASHORAT QILISH UCHUN NEYRO-NORAVSHAN MODEL
B.Mo‘minov
1
, E.Egamberdiyev
2
1
Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti, t.f.d. professor
2
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot
texnologiyalari universiteti, PhD
student
Annotatsiya.
Ushbu ilmiy maqolada abituriyentlarning oliy o‘quv yurtlariga kirish
imtihonlarida muvaffaqiyatini bashorat qilish uchun neyro-noravshan
tizimni ishlab
chiqish yoritilgan. Tadqiqotda maktabda o‘rtacha o‘qigan bahosi, imtihonga tayyorlanish
davri, abiturentning tajribasi va boshqa omillar asosida abituriyentning kelgusi imtihonda
muvaffaqiyat qozonish ehtimolini bashorat qilish uchun ANFIS modelidan foydalanildi.
Ma’lumotlar bazasi sifatida O‘zbekistonda 2022 yil kirish imtihonida hujjat topshirgan 256
nafar abiturentlar ma’lumotlari yig‘ildi. Ushbu ma’lumotlarning 80% madelni o‘qitish
uchun, 20% modelni testlash uchun foydalanildi.
Kalit so‘zlar.
ANFIS, bashorat qilish, GPA, Neuro-noravshan tizim, Mamdani va Sugeno
usullari, Abiturent, Oliy ta’lim muassasasi.
Aннотация.
В данной научной статье описывается
разработка нейро-нечеткой
системы прогнозирования успешности абитуриентов на вступительных экзаменах в
вузы. В исследовании использовалась модель ANFIS для прогнозирования
вероятности успеха абитуриента на предстоящем экзамене на
основе среднего балла
в школе, периода подготовки к экзамену, опыта абитуриента и других факторов. В
качестве базы данных были собраны данные 256 абитуриентов, подавших заявки на
вступительный экзамен 2022 года в Узбекистане. 80% этих данных использовались
для обучения модели и 20% для тестирования модели.
Abstract.
This scientific article describes the development of a neuro-fuzzy system for
predicting the success of applicants in university entrance exams. In the study, the ANFIS
model was used to predict the applicant's probability of success in the upcoming exam
based
on the average grade at school, the period of preparation for the exam, the
applicant's experience and other factors. Data of 256 applicants who applied for the 2022
entrance exam in Uzbekistan were collected as a database. 80% of this data was used for
model training and 20% for model testing.
