Raqamli texnologiyalarning Yangi O‘zbekiston rivojiga ta’siri

 
RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING 
YANGI 
O‘ZBEKISTON
 RIVOJIGA 
TA’SIRI
 
Xalqaro ilmiy-amaliy konferensiyasi
 
используется градиентный метод оптимизации. Преимущество данного подхода к 
определению информативного набора признаков по сравнению с рассмотренными выше 
методами частичного перебора заключается в надежности получаемых результатов, 
которая обеспечивается использованием хорошо развитого математического аппарата 
численных методов оптимизации. 
Завершая рассмотрение наиболее распространенных методов выбора признаков, 
следует отметить, что, несмотря на достигнутые результаты, решение задачи определения 
информативных наборов признаков и поныне не потеряло своей актуальности в связи с 
расширением сферы применения методов распознавания образов для решения новых 
прикладных задач со специфическими особенностями. Эффективному использованию 
известных методов выбора информативных наборов признаков при решении таких задач 
препятствует ряд проблем. Одна из них связана с выбором наиболее подходящей для 
конкретной задачи комбинации метода и критерия, т.е. фиксированием для этой задачи 
такой пары метода и критерия, при использовании которых минимизируются 
вычислительные затраты и улучшается качество распознавания. 
ЛИТЕРАТУРА
: 
1.
Munoz-Romero S., Gorostiaga A., Soguero-Ruiz C., Mora-Jim´enez I., Rojo-Alvarez J.L. 
Informative variable identi
fi
er: expanding interpretability in feature selection // Pattern 
Recognition. 
–
2020. 
–
Vol. 98. 
–
P. 87-99. 
2.
Ircio J., Lojo A., Mori U., Lozano J. Mutual information- based feature subset selection in 
multivariate time series classi
fi
cation // Pattern Recognition. 
–
2020. 
–
Vol. 108. 
–
URL: 
https://10.1016/j.patcog.2020.107525
. 
3.
Viharos Z.J., Kis K.B., Fodor A., Buki M.I. Adaptive, Hybrid Feature Selection (AHFS) // Pattern 
Recognition. 
–
2021. 
–
Vol. 116. 
–
URL: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107932. 
4.
Фазылов Ш.Х., Маматов Н.С. Информатив белгилар фазосини қуришда Дельталар 
усули //“Информатика ва энергетика муаммолари” Ўзбекистон журнали.–
Тошкент.–
2005.
–
6-
сон.–
11-
16 б.
5.
Авалиани Г.В. Эвристические методы в распознавании образов. –
Тбилиси: 
Мецниереба, 1988. 
- 
75 с. 
6.
К.А.Чепонис, Д.А.Жвиренайте, Б.С.Бусыгин, Л.В.Мирошниченко. Методы, критерии и 
алгоритмы, используемые при преобразовании, выделении и выборе признаков в анализе 
данных // Сборник статей. 
- 
Вильнюс, 1988. –
150 с.
7.
Лбов Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков. –
В сб.: 
Вычислительные системы.–
1965.
–
Вып. 19. С. 21
-34.
8.
Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. 
- 
Новосибирск: Наука, 1981. –
160 с.

---

254