• Xatoliklarni qayta taqsimlash formulalari
  • Xatoliklarni qayta taqsimlashga misol
  • Xar bir tugundagi hatoliklari xisoblash
  • Og’irlik va biaslarni yangilash va xisoblash
  • 2.1 Нейрон тўрлари ёрдамида башоратлаш масаласини ечиш орқали билимларни шакллантириш алгоритми
  • Белгилар орасидаги боғлиқликларни аниқлаш алгоритми
  • Ўхшаш объектларни саралаш алгоритми
  • DM-API дастурий воситасини ишлаб чиқиш
  • “DM-API” дастурий воситаси учун IDEF0 модели
  • Вақтли қаторларни башоратлаш натижаси
  • Белгилар орасидаги боғлиқликларни аниқлаш алгоритми натижалари
  • Ўхшаш объектларни саралаш алгоритми натижаси
  • Etiboringiz uchun raxmat !!!
    		•

    O’qitishni tugatish sharti




    Download 2,81 Mb.
    bet5/5
    Sana24.01.2024
    Hajmi2,81 Mb.
    #144650
    1   2   3   4   5
    Bog'liq
    1maruza

    O’qitishni tugatish sharti

    • O'qtaydi to'xtaydi, agar
    • barcha uchun o’zgarishlar bo’lmasa
    • Oldingi davrda tasniflanmagan namunalar foizi ba'zi bir chegaradan pastroq yoki oldindan belgilangan davrlar muddati tugagan.
    • Amalda, og'irliklar birlashmasidan oldin bir necha yuz minglab davrlar talab qilinishi mumkin.

    Xatoliklarni qayta taqsimlash formulalari

    • Output nodes
    • Input nodes
    • Hidden nodes
    • Output vector
    • Input vector: xi
    • wij

    Xatoliklarni qayta taqsimlashga misol

    • x1
    • x2
    • x3
    • w14
    • w15
    • w24
    • w25
    • w34
    • w35
    • w46
    • w56
    • 1
    • 0
    • 1
    • 0.2
    • -0.3
    • 0.4
    • 0.1
    • -0.5
    • 0.2
    • -0.3
    • -0.2
    • Initial Input and weight
    • Initialize weights :
    • Input = 3, Hidden Neuron = 2 Output =1
    • Random Numbers from -1.0 to 1.0

    Xatoliklarni qayta taqsimlashga misol

    • Bias added to Hidden
    • + Output nodes
    • Initialize Bias
    • Random Values from
    • -1.0 to 1.0
    • Bias ( Random )
    • θ4
    • θ5
    • θ6
    • -0.4
    • 0.2
    • 0.1

    Xisoblash natijalari

    • J-neyron
    • Net Input Ij
    • Output Oj
    • 4
    • 0.2 + 0 + 0.5 -0.4 = -0.7
    • 5
    • -0.3 + 0 + 0.2 + 0.2 =0.1
    • 6
    • (-0.3)0.332-(0.2)(0.525)+0.1= -0.105
    • = 0.332
    • = 0.525
    • = 0.475

    Xar bir tugundagi hatoliklari xisoblash

    • Unit j
    • Error j
    • 6
    • 0.475(1-0.475)(1-0.475) =0.1311
    • We assume T 6 = 1
    • 5
    • 0.525 x (1- 0.525)x 0.1311x
    • (-0.2) = 0.0065
    • 4
    • 0.332 x (1-0.332) x 0.1311 x
    • (-0.3) = -0.0087

    Og’irlik va biaslarni yangilash va xisoblash

    • O’qitish tezligi l =0.9
    • Og’irlik
    • Yangi qiymatlar
    • w46
    • -0.3 + 0.9(0.1311)(0.332) = -0.261
    • w56
    • -0.2 + (0.9)(0.1311)(0.525) = -0.138
    • w14
    • 0.2 + 0.9(-0.0087)(1) = 0.192
    • w15
    • -0.3 + (0.9)(-0.0065)(1) = -0.306
    • ……..shunga o’xshash
    • ………shunga o’xshash
    • θ6
    • 0.1 +(0.9)(0.1311)=0.218
    • …….. shunga o’xshash
    • ………shunga o’xshash
    • Маълумотларни шакллантириш ва масалаларни аниқлаш
    • Вақтли қаторларда башоратлаш
    • Белгилар орасидаги боғлиқликларни аниқлаш масаласи
    • Ўхшаш объектларни саралаш масаласи

    2.1 Нейрон тўрлари ёрдамида башоратлаш масаласини ечиш орқали билимларни шакллантириш алгоритми

    Вақтли қаторларда башоратлаш алгоритми

    Белгилар орасидаги боғлиқликларни аниқлаш алгоритми

    Ўхшаш объектларни саралашнинг алгоритми

    • Яқинлик функцияси:

    Ўхшаш объектларни саралаш алгоритми

    “DM-API” дастурий воситаси алгоритмининг блок-схемаси

    DM-API дастурий воситасини ишлаб чиқиш

    • “DM-API” дастурий воситасининг ишлаш тамоили

    Ахборот тизими ва “DM-API” дастурий воситаси ўзаро маълумот алмашиш тузилмаси

    • Structure=
    • token- веб сервисдан фойдаланувчи регистрациядан ўтиш даврида унга бериладиган уникал сатр. Шу орқали веб сервис ким маълумот жўнатаётганлигини ва унга жавоб қайтариш зарур ёки зарурмаслигини билиб олади. Масалан "qHDdkw9234jJdkmskf23dmdksJDs2" кўринишда бўлиши мумкин.
    • task- бу веб сервис қандай масалани ечиш лозимлигини англатувчи сон 1дан 3гача бўлиши мумкин.
    • method- бу task ўзгарувчисига боғлиқ массив кўринишидаги бўлиб асосан task ўзгарувчиси орқали танланган масалага қараб турлича элементлардан ташкил топади. Бу тузилма орқали масала ечилаётган алгоритм параметрлари узатилади.
    • data- асосий маълумотларни ўзида сақловчи икки ўлчовли массив кўринишида бўлиб ундаги маълумотлар ечиладиган масаланинг турига қараб турлича кўринишда бўлиши мумкин.

    “DM-API” дастурий воситаси учун IDEF0 модели

    “DM-API” дастурий воситаси учун IDEF 1х модели

    Вақтли қаторларни башоратлаш натижаси

    • Бошланғич маълумот: E-cardio ахборот тизими маълумотлар базасидаги 1093 та объект (2015-2017 й.).

    Белгилар орасидаги боғлиқликларни аниқлаш алгоритми натижалари

    • №
    • Қаралаётган белгилар
    • Такрорланишлар сони
    • Ишончлилик кўрсаткичи
    • 1
    • x4=1.4 ва x5=4.4
    • 86
    • 1
    • 2
    • x4=1.4, x6=35.8 ва х5=4.4
    • 84
    • 1
    • 3
    • x6=35.8 ва х5=4.4
    • 87/86
    • 0.99
    • 4
    • Х4=1.4 ва х6=35.8
    • 86/84
    • 0.98
    • 5
    • Х5=4.4, х6=35.8 ва х4=84
    • 86/84
    • 0.98
    • 6
    • х4=1.4 х5=4.4 ва х6=35.8
    • 86/84
    • 0.98
    • 7
    • х5=4.4 ва х4=1.4
    • 89/86
    • 0.97
    • 8
    • х5=4.4 ва х6=35.8
    • 89/86
    • 0.97
    • 9
    • х6=35.8 ва Col4=1.4
    • 87/84
    • 0.97

    Ўхшаш объектларни саралаш алгоритми натижаси

    • Бошланғич маълумот: “E-Cardio” ахборот тизими, m=119, n=21
    • Белгилар
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • Яқинлилик вектори
    • 7,20
    • 0,43
    • 133,27
    • 0,05
    • 0,02
    • 0,43
    • 2,75
    • 4,71
    • 16,77
    • 55,08
    • 21,35
    • Тестланувчи объект
    • 150,00
    • 5,02
    • 5,40
    • 1,40
    • 4,40
    • 35,80
    • 16,00
    • 2,20
    • 58,00
    • 296,00
    • 25,80
    • 1-энг яқин объект
    • 147,00
    • 4,98
    • 7,00
    • 1,44
    • 4,40
    • 35,80
    • 7,00
    • 1,80
    • 68,00
    • 325,00
    • 29,60
    • 2-энг яқин объект
    • 111,00
    • 4,04
    • 6,80
    • 1,40
    • 4,40
    • 35,80
    • 10,00
    • 2,30
    • 58,00
    • 286,00
    • 21,80
    • 3-энг яқин объект
    • 113,00
    • 4,06
    • 5,40
    • 1,40
    • 4,40
    • 35,80
    • 7,00
    • 1,30
    • 66,00
    • 325,00
    • 29,60
    • 4-энг яқин объект
    • 127,00
    • 4,71
    • 8,00
    • 1,40
    • 4,40
    • 35,80
    • 9,00
    • 1,70
    • 72,00
    • 154,00
    • 29,60
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    • Белгилар
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    •  
    • Яқинлилик вектори
    • 0,83
    • 0,97
    • 55,45
    • 41,37
    • 12,61
    • 0,41
    • 0,17
    • 0,18
    • 1,83
    • 1,05
    •  
    • Тестланувчи объект
    • 5,40
    • 4,10
    • 140,00
    • 76,00
    • 46,00
    • 1,00
    • 0,90
    • 3,50
    • 3,50
    • 1,70
    •  
    • 1-энг яқин объект
    • 5,60
    • 3,70
    • 153,00
    • 58,00
    • 61,00
    • 1,00
    • 1,00
    • 3,60
    • 4,00
    • 2,20
    •  
    • 2-энг яқин объект
    • 5,60
    • 4,40
    • 154,00
    • 89,00
    • 42,00
    • 1,40
    • 1,00
    • 3,60
    • 3,40
    • 2,50
    •  
    • 3-энг яқин объект
    • 5,80
    • 4,50
    • 164,00
    • 91,00
    • 44,00
    • 1,10
    • 1,00
    • 3,50
    • 4,30
    • 1,90
    •  
    • 4-энг яқин объект
    • 5,20
    • 3,80
    • 130,00
    • 64,00
    • 50,00
    • 1,40
    • 1,00
    • 3,60
    • 4,20
    • 1,60
    •  

    Etiboringiz uchun raxmat !!!


    Download 2,81 Mb.
    1   2   3   4   5




    Download 2,81 Mb.