nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
О‘qitish natijasi - Payvandlash

|
Payvandlash
|
bet | 15/59 | Sana | 02.02.2024 | Hajmi | 1,37 Mb. | | #150522 |
Bog'liq Jоrayev Soatjon Gaz payvandlash ishlariО‘qitish natijasi
|
Ushbu mavzuni о‘zlashtirish natijasida о‘quvchida shakllanadigan asosiy bilim,
kо‘nikma yoki kompetensiyalar.
|
Pedagogik vazifalar:
Uglerodli pо‘lat plastinalarni payvandlashga tayyorlash, gaz alangasini sozlashni о‘rgatish
Uglerodli pо‘lat plastinalarni о‘ng usulda ustma-ust pastki holatda payvandlashni о‘rgatish
Payvand chokini tekshirish. Nuqsonlarni bartaraf qilishni о‘rgatish
|
О‘quv faoliyati natijalari:
Uglerodli pо‘lat plastinalarni payvandlashga tayyorlash, gaz alangasini sozlashni о‘rganadilar
Uglerodli pо‘lat plastinalarni о‘ng usulda ustma-ust pastki holatda payvandlashni о‘rganadilar
Payvand chokini tekshirish. Nuqsonlarni bartaraf qilishni о‘rganadilar
|
О‘qitish metodlari
|
Mashq, yо‘riqnoma berish, amaliy ish, kо‘rsatish.
|
О‘quv faoliyatini tashkil etish shakllari
|
Ommaviy, individual,guruhli va jamoaviy
|
О‘qitish vositalari
|
О‘qitish materiallari tо‘plami, kо‘rgazmali qurollar, gaz alangasida payvandlash jihozlari
|
О‘qitish sharoiti
|
О‘quv amaliyoti ustaxonasi
|
Qaytar aloqaning usul va vositalari
|
Og’zaki va yozma nazorat,amaliy topshiriq
|
Gaz alangasida uglerodli pо‘lat plastinalarni о‘ng usulda pastki holatda ustma-ust payvandlash mavzusida amaliy mashg’ulotning texnologik xaritasi
|
| |
III bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)

|
III bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)
|
bet | 13/59 | Sana | 02.02.2024 | Hajmi | 1,37 Mb. | | #150522 |
Bog'liq Jоrayev Soatjon Gaz payvandlash ishlariIII bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)
Har bir о‘quvchi bajargan ishlarni qabul qiladi va yakun yasaydi. Bajarilgan ishlardagi yutuq va kamchiliklarni kо‘rsatadi.
|
Hisobot yozadilar Topshiradilar.
Kamchiliklarni to`g’rilaydilar
|
Yakuniy bosqich
(10 daq)
|
Baholarni e’lon qiladi. Uyga vazifa va uni bajarish uchun yо‘l-yо‘riqlar beradi. (5- ilova)
|
Baholarni eshitadi.
Uy vazifasini daftarga yozib oladi.
|
ilova
Baholash mеzoni.
T/r
|
Baholash mеzoni
|
Baho
|
1.
|
Olgan bilimlarini ishlab chiqarishda qо‘llay oladigan, ushbu fanni boshka fanlar bilan bog’lay oladigan, mustaqil ish va
vazifalarni tо‘liq bajargan va yangilik kiritishga intilgan, xar jixatdan boshqa о‘quvchilarga о‘rnak bо‘ladigan.
|
5
|
2.
|
О‘quv kо‘rgazmali qurollardan foydalana oladigan, olgan
bilimlarini xalq xо‘jaligidagi о‘rnini tо‘g’ri tushungan, mustaqil fikrlash, olgan bilimlarini tushuntirib bеra oladigan.
|
4
|
3.
|
Davlat ta'lim standartlaridan kеlib chikib, darslarda 95% gacha qatnashgan, ma'ruza matnini yozgan, о‘quv qurollari tо‘la
bо‘lgan, adabiyotlardan foydalanishni bilgan.
|
3
|
4.
|
Yuqoridagi shartlarni 50-60%ni bajarishda qiynalgan
о‘quvchilar qо‘shimcha va qayta topshirgan.
|
2
|
ilova
Atsetilen generatorini texnik holati qanday nazorat qilinadi, ishlashga qanday tayyorlanadi va qanday tekshiriladi.
Shlanglarni generatorga, ballonga va gorelkaga о‘rnatish haqida ma’lumot bering.
Payvandlash gorelkasini texnik holatini tekshirish, ishga tayyorlash haqida nimalarni bilasiz.
Gorelkani yondirish va о‘chirish, alangani sozlash ishlari qanday bajarilishini tushuntirib bering
Теzkor savol ,о‘z-о‘zini nazorat qilish savol va topshiriqlari:
|
| |
III bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)

|
III bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)
|
bet | 17/59 | Sana | 02.02.2024 | Hajmi | 1,37 Mb. | | #150522 |
Bog'liq Jоrayev Soatjon Gaz payvandlash ishlariIII bosqich. Yakuniy yо‘l-yо‘riqnoma (30 daq.)
Har bir о‘quvchi bajargan ishlarni qabul qiladi va yakun yasaydi. Bajarilgan ishlardagi yutuq va kamchiliklarni kо‘rsatadi.
|
Hisobot yozadilar Topshiradilar.
Kamchiliklarni to`g’rilaydilar
|
Yakuniy bosqich
(10 daq)
|
Baholarni e’lon qiladi. Uyga vazifa va uni bajarish uchun yо‘l-yо‘riqlar beradi. (5- ilova)
|
Baholarni eshitadi.
Uy vazifasini daftarga yozib oladi.
|
1-ilova
Baholash mezoni va ko‘rsatkichlari
T/r
|
Nazariy bilimlarni baholash
|
ball
|
1
|
Savollarga to‘liq javob berish, misol dalil keltirish.
|
5
|
2
|
Savollarga noto‘liq javob berish
|
4
|
3
|
Savollarga qisman javob berish
|
3
|
4
|
Savollarga umuman javob bermaslik
|
2
|
|
Ish va ish joylarini tashkil etish.
|
|
6
|
-Ish va iish joylarini to‘g‘ri tashkil etish, ishlab chiqarish jarayonini amalgaoshirishda maqbul ish usullarini qo‘llash va turli ishlarni xatosiz bajarish.
-Ishlarni mustaqil rejalashtirish va bajarish.
|
5
|
7
|
-Ishlab chiqarish talimi ustasining ko‘magi bilan.
Ish va ish joylarini to‘g‘ri tashkil etish, ishlab chiqarish jarayonini amalgaoshirishda maqbul ish usullarini qo‘llash va turli ishlarni xatosiz bajarish.
-Ishlarni mustaqil rejalashtirish va bajarish.
|
4
|
6
|
Ish yoki ish joyini tashkil etish ishlab chiqarish jarayonlarini amalga oshirishda maqbul ish usullarini qo‘llash va turli ishlarni xatosiz bajarishda ba’zi xatolikga yo‘l qo‘yganligi ishni etarli darajada rejalashtira olmaganligi
va bajara olmasligi.
|
3
|
7
|
Ish yoki ish joyini tashkil etish ma’lum ravishda xatolarga yo‘l qo‘yish va asosiy ish usulini etarli darajada o‘zlashtira olmasligi.-Ishni mustaqil rejalashtira olmasligi va bajara olmasligi.Xavfsizlik texnikasi qoidalariga rioya qilmasligiishlab
|
2
|
Uglerodli pо‘lat plastinalarni payvandlashga qanday tayyorlanadi va gaz alangasini sozlashni tushuntirib bering
Uglerodli pо‘lat plastinalarni chap usulda ustma-ust pastki holatda payvandlash jarayonini izohlang.
Payvand chokini tekshirish va nuqsonlarni bartaraf qilish ishlari qanday bajariladi
Теzkor savol ,о‘z-о‘zini nazorat qilish savol va topshiriqlari:
|
| |
Yakuniy yо‘l yо‘riqnoma (10 daqiqa)

|
Yakuniy yо‘l yо‘riqnoma (10 daqiqa)
|
bet | 22/59 | Sana | 02.02.2024 | Hajmi | 1,37 Mb. | | #150522 |
Bog'liq Jоrayev Soatjon Gaz payvandlash ishlariYakuniy yо‘l yо‘riqnoma (10 daqiqa):
Baholash mezoni asosida о‘quvchilarning о‘zlashtirish darajalarini Baholaydi.
Mashg’ulot tugagandan sо‘ng ish joylarini tartibga ketirishini nazorat qiladi. Tayyorlangan maxsulotni
|
Savollarga javob beradi
Diqqat qiladilar va o`rganadilar, yozib oladi
Yo`riqnomaga diqqat qiladilar.
Har bir o`quvchi o`z joyini egallaydilar. Mashg’ulot rahbari kо‘rsatmalari va yо‘riqli-texnologik xaritaga rioya qilgan holda ishni bajaradi. Yо‘l qо‘yilgan xatolarni tо‘g’rilaydi.
Foydalanilgan jihozlarni
|
|
qabul qiladi.
|
mashg’ulot rahbariga topshiradi.Ish joyini tartibga keltiradi.
|
3-bosqich. Yakuniy bosqich (15 daq.)
|
Yakunlash:
О‘quvchilarning amaliy mashg’ulot bо‘yich olgan bilimlarini e’lon qiladi.
Kelgusi kasbiy faolyatlarida amaliyotda bajargan ishlarining axamiyati va muxmliligiga о‘quvchilar etiborini qaratadi;
Kelgusi mashg’ulot mavzusi bilan tanishtirib uyga vazifa beradi.
|
Diqqat qiladilar.
Vazifani yozib oladilar.
|
ilova
Baholash mеzoni.
T/r
|
Baholash mеzoni
|
Baho
|
1.
|
Olgan bilimlarini ishlab chiqarishda qо‘llay oladigan, ushbu fanni boshka fanlar bilan bog’lay oladigan, mustaqil ish va
vazifalarni tо‘liq bajargan va yangilik kiritishga intilgan, xar jixatdan boshqa о‘quvchilarga о‘rnak bо‘ladigan.
|
5
|
2.
|
О‘quv kо‘rgazmali qurollardan foydalana oladigan, olgan bilimlarini xalq xо‘jaligidagi о‘rnini tо‘g’ri tushungan, mustaqil
fikrlash, olgan bilimlarini tushuntirib bеra oladigan.
|
4
|
3.
|
Davlat ta'lim standartlaridan kеlib chikib, darslarda 95% gacha qatnashgan, ma'ruza matnini yozgan, о‘quv qurollari tо‘la
bо‘lgan, adabiyotlardan foydalanishni bilgan.
|
3
|
4.
|
Yuqoridagi shartlarni 50-60%ni bajarishda qiynalgan
о‘quvchilar qо‘shimcha va qayta topshirgan.
|
2
|
|
| |
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi - bet 2

|
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi
|
bet | 2/4 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 43 Kb. | | #115872 |
Bog'liq Mustaqil ish. Ma\'lumotlar tuzilmasi va algoritmlar.Binar qidiruvning asosiy g'oyalaridan biri ketma-ket ikkiga bo'lishga asoslanadi, ya'ni berilgan x ni massivning o'rtadagi elementi bilan solishtiradi, agar katta bo'lsa oxiri va o'rtasi orasidagi massivni oladi, agar kichkina bo'lsa boshi va o'rtasi orasidagi massivni oladi, va har safar shu jarayon takrorlanib boradi toki x element solishtirilayotgan massivning elementga teng bo'lgunicha yoki massivning elementlari qolmaguncha.
CHIZIQLI VA BINAR QIDIRUV USULLARINING FARQLARI
Funksiyaga berilayotgan massiv Binar qidiruv uchun albatta o'sish tartibida bo'lishi talab qilinadi, chiziqli qidiruv uchun esa berilayotgan massiv qay tartibda bo'lishini ahamiyati yo'q.
Chiziqli qidiruvda elementlarni bittalab har birini tekshiriladi, binarda esa algoritmidan kelib chiqib chiziqliga nisbatan ancha kam solishtirish amali bajariladi.
Chiziqli qidiruvning ishlash vaqti ko'pi bilan O(n) va binar qidiruvniki ko'pi bilan O(log n). Elementni qidirishda solishtirish jarayoni ham ikki xil bo’ladi. Chiziqli qidirish algoritmi faqat tenglikka asoslanadi. Ikkilik qidirish esa tenglik, katta yoki kichiklikka qarab, o’z ishini davom ettiradi. Chiziqili qidirish algoritmi elementni array boshidan tartib bilan qidiradi. Ikkilik qidirish algoritmida esa bu jarayon array o’rtasidan boshlanib turlicha davom etishi mumkin. Dasturlashda bu jarayon tasodifiy elementga murojaat (random access) deb ataladi. Ma’lumotlarni saqlash Kompyuterda eslab qoluvchi qurilmalarni asosiy uchta ko’rinishi mavjud: o’ta tezkor, tezkor va tashqi xotira. Odatda o’ta tezkor xotira registrlardan tashkil topgan bo’ladi. Registrlar ma’lumotlarni vaqtincha saqlab turish va akslantirish uchun qo’llaniladi. Juda muhim registrlardan ba’zilari komp’yuterning markaziy protsessorida joylashgan. Markaziy protsessor arifmetik amallarning argumentlari (ya’ni operandlar) joylashadigan (vaqtincha saqlanadigan) registrlardan tashkil topgan. Registrga yuborilagan ma’lumotlarni qo’shish, ayirish, ko’paytirish va bo’lish amallar juda murakkab mantiqiy sxema orqali bajariladi. Bundan tashqari, registrlarda boshqaruv ketma-ketligini to’g’ri bajarilishini tekshirish zaruriyatidan kelib chiqqan holda alohida bitlarda tahlil qilinadi. Arifmetik amallardagi operandlar va natijalarni vaqtincha saqlashdan tashqari, registrlar dastur komandalarini va keyingi bajariladigan komandaning tartib raqami haqidagi boshqaruv ma’lumotlarini ham vaqtincha saqlash vazifasini bajaradi.
|
| |
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi - bet 4

|
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi
|
bet | 4/4 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 43 Kb. | | #115872 |
Bog'liq Mustaqil ish. Ma\'lumotlar tuzilmasi va algoritmlar.Ma’lumotlarni saqlovchi qurilma sifatida tashqi xotira ham tezkor xotiraga o’xshash adreslangan xususiyatga ega. Shuning uchun tashqi xotiradagi ma’lumotlar tuzilmasi ham tezkor xotiradagidek, ularni qayta ishlash algoritmlar ham bir xil bo’ladi. Lekin tashqi xotiraning fizik muhitida butunlay boshqa ko’rinishga ega bo’lib, undagi adreslarga kirish boshqa vaqtinchalik xususiyatlarga ega. Tezkor xotira uchun samarali bo’lgan tuzilmalar va algoritmlar tashqi xotira uchun ishlamasligini bildiradi. Qayta ishlanadigan axborotlarning katta hajmi real hayotning ajralmas qismi hisoblanadi. Muayyan masalalarni yechish uchun zarur bo’lgan axborotlar, muammoga bog’liq bo’lgan aniq ma’lumotlar majmuasidan tashkil topadi. Ixtiyoriy masalani yechishda mavhumlashtirish darajasini tanlash zarur, ya’ni real holatni tavsiflovchi ma’lumotlar to’plamini aniqlash kerak bo’ladi. Tanlab olishda hal qilinishi zarur bo’lgan masalani uchun ma’lumotlarni to’g’ri boshqarish zarur. Keyinchalik ushbu ma’lumotlarni tavsiflash usulini tanlab olish kerak bo’ladi.
XULOSA Ko'rib turganimizdek, ikkilik qidirish chiziqli qidirishdan ko'ra samaralidir, chunki har safar biz qolgan massivning yarmini qidirishimiz kerak. Ikkilik qidirish algoritmi ishlashi uchun array saralangan bo’lishi shart. Chiziqli qidirish algoritmida esa bu narsaga hojat yo’q. Aynan shu jihati bilan chiziqli qidirish algoritmi ikkilik qidirishdan ko’ra ustunlik qilishi mumkin. Chunki ba’zi holatlarda ma’lumot saralanmagan bo’lishi va uni saralash ko’proq vaqt olib qo’yishi mumkin. Vikipediyaga ko'ra, o'rash uchun: kompyuter fanida algoritmlarni kirish vaqti kattalashgan sari ularning ishlash vaqti yoki makon talablariga qarab tasniflash uchun katta O yozuvi ishlatiladi. Bu funktsiyalarni o'sish sur'atlariga ko'ra tavsiflaydi. Shunday qilib, chiziqli qidirish uchun, massivning kattalashishi bilan ishning eng murakkab holati O (n) bo'ladi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
Cms.tuit.uz maruza matnlari;
Internet saytlar:
sqlservertutorial.net
jquery-az.com
w3schools.com
metanit.com
Wikipediya.com
Texnoman.uz
http://fayllar.org
|
| |
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi - bet 3

|
"Ma’lumotlar tuzilmasi va algoritmlar " fanidan mustaqil ishi
|
bet | 3/4 | Sana | 11.12.2023 | Hajmi | 43 Kb. | | #115872 |
Bog'liq Mustaqil ish. Ma\'lumotlar tuzilmasi va algoritmlar.Tezkor xotira ma’lumotlarni o’z muhitida nisbatan doimiy saqlash uchun mo’ljallangan. Tezkor xotiraning muhim xususiyatlaridan biri bu adreslanganligi hisoblanadi. Bu xotira yacheykalari massividagi har bir xotira yacheykasi birqiymatli o’z nomi (identifikatori)ga egaligini anglatadi. Ushbu nom yacheyka adresi deb ataladi. Yacheyka adresi tezkor xotiraga murojaat qilgan mashina kommandasining operandi hisoblanadi. Zamonaviy hisoblash tizimlarida adreslash uchun ikkilik 8 razryaddan tashkil topgan bayt-yacheyka birligi qo’llaniladi. Tezkor xotiraning aniq yacheykalari yoki yacheykalar majmuasi dasturdagi aniq o’zgaruvchi bilan bog’liq bo’lishi mumkin. Lekin o’zgaruvchilar ishtirok etgan arifmetik hisoblashlarni bajarish uchun hisoblash boshlanmasdan oldin o’zgaruvchilar xotira yacheykasidan registrlarga o’tkazilishi zarur bo’ladi. Agar hisoblash natijasi ham ushbu o’zgaruvchiga o’zlashtirilgan bo’lsa, u holda natija qiymat ham yana mos registrdan ushbu o’zgaruvchiga bog’liq bo’lgan tezkor xotira yacheykasiga o’tkazilishi kerak. Dastur bajarilishi vaqtida uning komandalari va ma’lumotlari asosan tezkor xotira yacheykalarida joylashadi. Tezkor xotira elementlarining to’liq to’plami ba’zan asosiy xotira deb ham yuritiladi. Tashqi xotira ma’lumotlarni uzoq muddat saqlab turish uchun mo’ljallangan. Bu xotiraning farqli tomoni shundaki, undagi ma’lumotlar dastur o’z ishini yakunlagandan keyin ham, hisoblash mashinasi elektr tokidan ajratib qo’yilganda ham saqlanib qoladi. Ya’ni biror bir dastur yordamida hosil qilingan (yoki tashqi xotirada saqlangan) ma’lumot ushbu dastur ishi yakunlangandan keyin va qayta ishga tushirilganda foydalanish uchun alohida saqlab qo’yilishi mumkin. Tashqi xotiradagi ma’lumotlarda bir necha marta qayta qayta foydalanish imkoniyati mavjud bo’ladi. Tashqi xotira dasturning o’zini saqlab qo’yish uchun ham qo’llaniladi. Tashqi xotiraning qiymati tezkor xotiradan kichik bo’lsa ham, uning ma’lumotlarni saqlash hajmi juda katta bo’ladi. Tashqi xotiraning yana bir vazifasi bajarilayotgan dasturning bajarilishi vaqtida zarur bo’lmagan kodi va ma’lumotlarini vaqtincha saqlab turish hisoblanadi. Faol bajarilayotgan dastur va u qayta ishlayotgan ma’lumotlar albatta tezkor xotiraga ko’chirib o’tkazilgan bo’lishi kerak, ya’ni tashqi xotira bilan registrlar o’rtasida ma’lumotlarni to’g’ridan-to’g’ri almashish imkoniyati mavjud emas.
|
| |
Perseptron - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
bet | 5/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ishPerseptron
Minsky-Papert tomonidan taklif qilingan Perceptron modeli Neuronning eng oddiy va eng qadimgi modellaridan biridir. Bu neyron tarmog'ining eng kichik birligi bo'lib, u kirish ma'lumotlaridagi xususiyatlarni yoki biznes razvedkasini aniqlash uchun muayyan hisob-kitoblarni amalga oshiradi. U vaznli kirishlarni qabul qiladi va yakuniy natija sifatida chiqishni olish uchun faollashtirish funksiyasini qo'llaydi. Perceptron, shuningdek, TLU (eshik mantiq birligi) sifatida ham tanilgan.
Perceptron - bu ma'lumotlarni ikki toifaga ajratadigan nazorat ostida o'rganish algoritmi, shuning uchun u ikkilik tasniflagichdir. Perseptron kirish maydonini quyidagi tenglama bilan ifodalangan giper tekislik orqali ikki toifaga ajratadi.
Perceptron Perceptronlarning afzalliklari AND, OR yoki NAND kabi mantiqiy chegaralarni amalga oshirishi mumkin.
Perceptron Perceptronlarning kamchiliklari faqat mantiqiy VA muammosi kabi chiziqli ajratiladigan muammolarni o'rganishi mumkin. Boolean XOR muammosi kabi chiziqli bo'lmagan muammolar uchun u ishlamaydi. (1-rasm)
Neyron tarmoqlarini oldinga uzatish (Feed Forward Neural Networks) Feed Forward neyron tarmoqlaridagi ilovalar:
Oddiy tasniflash (an'anaviy Mashinani o'rganishga asoslangan tasniflash algoritmlarida cheklovlar mavjud )
Yuzni tanish [Oddiy oldinga qarab tasvirni qayta ishlash]
Kompyuterni ko'rish [Maqsadli sinflarni tasniflash qiyin bo'lgan joyda]
Nutqni aniqlash
Kirish ma'lumotlari faqat bir yo'nalishda harakatlanadigan, sun'iy neyron tugunlari orqali o'tib, chiqish tugunlari orqali chiqadigan neyron tarmoqlarning eng oddiy shakli. Yashirin qatlamlar mavjud yoki bo'lmasligi mumkin bo'lgan joylarda kirish va chiqish qatlamlari mavjud. Shunga asoslanib, ularni bir qatlamli yoki ko'p qatlamli oldinga yo'naltirilgan neyron tarmoq sifatida yanada tasniflash mumkin.
Q atlamlar soni funktsiyaning murakkabligiga bog'liq. U bir yo'nalishli oldinga tarqaladi, lekin orqaga tarqalmaydi. Bu erda og'irliklar statikdir. Faollashtirish funksiyasi og'irliklarga ko'paytiriladigan kirishlar orqali ta'minlanadi. Buning uchun faollashtirish funksiyasini tasniflash yoki bosqichli faollashtirish funksiyasidan foydalaniladi. Masalan: Neyron chegaradan yuqori bo'lsa (odatda 0) faollashadi va neyron chiqish sifatida 1 ni hosil qiladi. Neyron -1 deb hisoblanadigan chegaradan (odatda 0) past bo'lsa, faollashtirilmaydi. Ularni saqlash juda oddiy va ular juda ko'p shovqinni o'z ichiga olgan ma'lumotlar bilan ishlash uchun jihozlangan.(3-rasm)
3-rasm. Feed Forward neyron tarmog‘i
Feed Forward neyron tarmoqlarining afzalliklari
Kamroq murakkab, dizayn va texnik xizmat ko'rsatish oson
Tez va tezkor [Bir tomonlama tarqalish]
Shovqinli ma'lumotlarga juda sezgir
Forward neyron tarmoqlarining kamchiliklari :
Chuqur o'rganish uchun foydalanish mumkin emas [zich qatlamlar yo'qligi va orqaga tarqalish tufayli]
|
| |
Muammoning holatini tahlili - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
bet | 2/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ishMuammoning holatini tahlili.
Sun’iy neyron tarmoqlarning asosiy tuzilishi
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - bu inson miyasidan ilhomlangan hisoblash modellari. Boshqacha qilib aytganda, bu inson miyasi ish mantig'ini matematik tarzda modellashtirishdir. Asosiy maqsad - ba'zi jarayonlardan o'tgandan so'ng, bizning maqsadimizga mos keladigan natijani (yoki chiqishni) ta'minlash. Inson miyasida milliardlab neyronlar bo'lgani kabi, ANN ham yuzlab yoki minglab sun'iy neyronlarga ega .
ANN regressiya yoki tasniflash muammolari uchun ishlatiladi va ular ikkita asosiy arxitekturadan iborat:
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Ko'p qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari
Bir qatlamli sun'iy neyron tarmoqlari Perseptronlar deb ham ataladi . Perceptron ANN ning asosiy komponentidir. Bu aslida 1957 yilda Frank Rosenblatt tomonidan ixtiro qilingan ikkilik tasniflash algoritmidir. Ya'ni, kirish qaysi chiqish sinfiga tegishli ekanligini aniqlashga harakat qiladigan algoritmdir.
Perceptron qanday ishlaydi?
Perseptron besh komponentdan iborat:
Kirishlar: Bu bizda mavjud bo'lgan mustaqil o'zgaruvchilar (x).
Og'irliklar: Og'irlik parametrlari (w) kirishlar va neyronlar o'rtasidagi aloqaning kuchini nazorat qiladi. Bundan tashqari, mustaqil o'zgaruvchining natijaga ta'sirini ifodalaydi deyish mumkin.
Bias qiymati (b): Bu chiqish qiymatini boshqarishga imkon beruvchi doimiy qiymat. Bundan tashqari, barcha kirishlar nolga teng bo'lsa, bu jarayon davom etishini ta'minlaydi.
Faollashtirish funktsiyalari: Faollashtirish funktsiyasi (f) ma'lum shartlarga muvofiq neyronning chiqishini belgilaydi.
Natija : bog'liq o'zgaruvchi (y) biz topmoqchi bo'lgan natijadir. Perseptronlarda natija ikki sinfga, 1 va 0 sinflarga bo'linadi.
Agar jarayonni shakllantirsak, uni quyidagicha ko'rsatishimiz mumkin: y=f(x×w+b) (1-rasm).
|
| |
Konvolyutsion neyron tarmog'ining afzalliklari

|
Konvolyutsion neyron tarmog'ining afzalliklari
|
bet | 7/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ishTez tekshirish - chuqur o'rganish kursi
Konvolyutsion neyron tarmog'ining afzalliklari:
Bir necha parametrlar bilan chuqur o'rganish uchun ishlatiladi
To'liq ulangan qatlam bilan solishtirganda o'rganish uchun kamroq parametrlar
Konvolyutsion neyron tarmog'ining kamchiliklari:
Dizayn va texnik xizmat ko'rsatish uchun nisbatan murakkab
Nisbatan sekin [yashirin qatlamlar soniga bog'liq]
4-rasm. Konvolyutsion neyron tarmog'ining
Radial asos funksiyasi neyron tarmoqlari
Radial asosiy funktsiya tarmog'i kirish vektoridan, undan keyin Radial asos funksiyasi neyronlari qatlamidan va har bir toifaga bitta tugunli chiqish qatlamidan iborat. Tasniflash har bir neyron prototipni saqlaydigan o'quv majmuasidagi ma'lumotlar nuqtalariga kirishning o'xshashligini o'lchash orqali amalga oshiriladi. Bu o'quv to'plamidagi misollardan biri bo'ladi.
Y angi kirish vektorini [siz tasniflamoqchi bo'lgan n o'lchovli vektorni] tasniflash kerak bo'lganda, har bir neyron kirish va uning prototipi o'rtasidagi Evklid masofasini hisoblab chiqadi. Misol uchun, agar bizda ikkita sinf, ya'ni A va B sinflari bo'lsa, unda tasniflanadigan yangi kirish B sinfidagi prototiplarga qaraganda A sinf prototiplariga yaqinroq bo'ladi. Shunday qilib, uni A sinfi sifatida belgilash yoki tasniflash mumkin.(5-rasm)
5-rasm. Radial asos fusnksiyasi neyron tarmoqlari
Har bir Radial asos funksiyasi neyroni kirish vektorini o'zining prototipi bilan taqqoslaydi va 0 dan 1 gacha bo'lgan o'xshashlik o'lchovi bo'lgan qiymatni chiqaradi. Kirish prototipga teng bo'lganligi sababli, ushbu Radial asos funksiyasi neyronining chiqishi 1 ga teng bo'ladi va masofa o'sib borishi bilan 0 dan 1 gacha. Kirish va prototipda javob eksponent ravishda 0 ga tushadi. Neyron javobidan hosil bo'lgan egri chiziq odatiy qo'ng'iroq chizig'iga intiladi. Chiqish qatlami neyronlar to'plamidan iborat [har bir toifaga bittadan].(6-rasm)
6-rasm. Radial asos fusnksiyasi kirish vektor xolatida
|
| |
b
1-rsm. Perceptron - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
bet | 3/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ishb
1-rsm. Perceptron
Jarayon quyidagicha davom etadi:
Og'irlik summa avval og'irliklar va kirishlarni ko'paytirish, keyin ularni qo'shish orqali hisoblanadi. Bias qiymati bu qiymatga kiritilgan.(bias=b= x0×w0 )
Formula. Og`irlik summasi (1)
Aktivizatsiya funksiyasi vaznli yig'indiga (z) qo'llaniladi va natija topiladi. Perseptronlar faollashtirish funktsiyasi sifatida qadam funktsiyasidan foydalanadilar. Qadam funcitoniga ko'ra, agar tortilgan summa bo'lsa;
→ z>0, natija 1 bo'ladi,
→ z≤0 bo‘lsa, natija 0 bo‘ladi.
(2)
2-Formula. Faollashtirish funktsiyasi bilan chiqish formulasi (2)
Perseptronlarning qo'llaniladigan maydoni cheklangan. Beacuse perseptronlari odatda chiziqli bo'linadigan oddiy ikkilik tasniflash muammolari uchun ishlatiladi.
Ko'p qatlamli neyron tarmoqlari
Nomidan ko'rinib turibdiki, ko'p qatlamli neyron tarmoqlar yoki ko'p qatlamli perseptronlar (MLP) bir nechta qatlamlardan iborat. Perseptronlardan tashqari, ular chiziqli bo'linmaydigan masalalar uchun ishlatilishi mumkin. Ular bunga o'zlarining qatlamlarida foydalanadigan faollashtirish funktsiyalari bilan erishadilar. Faollashtirish funktsiyalari neyronlarning chiqishini chiziqli bo'lmagan
h olga keltiradi. Shunday qilib, u yanada murakkab muammolarni hal qilishga imkon beradi. (Aktivlashtirish funksiyasisiz ANN aslida chiziqli regressiya modeliga aylanadi.) (2-rasm)
Ko'p qatlamli neyron tarmoqlari ning asosiy qatlamlari quyidagilardir:
1 kirish qatlami → u har bir kirish uchun 1 neyronni o'z ichiga oladi x .
Yashirin qatlamlar (bir yoki bir nechta) → Undagi neyronlar soni muammoga bog'liq.
|
| |
Takrorlanuvchi neyron tarmoqlar - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
bet | 8/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ish
Takrorlanuvchi neyron tarmoqlar Takroriy neyron tarmoqlarning ilovalari
Avtomatik taklif, grammatika tekshiruvi va boshqalar kabi matnni qayta ishlash.
Matnni nutqqa qayta ishlash
Rasm teglari
Hissiyot tahlili
Tarjima
Qatlamning chiqishini saqlash uchun mo'ljallangan, takroriy neyron tarmog'i qatlam natijasini bashorat qilishda yordam berish uchun kirishga qaytariladi. Birinchi qatlam odatda oldinga uzatiladigan neyron tarmoq bo'lib, undan keyin takrorlanuvchi neyron tarmoq qatlami bo'lib, unda oldingi vaqt bosqichida mavjud bo'lgan ba'zi ma'lumotlar xotira funktsiyasi bilan eslab qolinadi. Bu holda oldinga tarqalish amalga oshiriladi. U kelajakda foydalanish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni saqlaydi. Agar bashorat noto'g'ri bo'lsa, o'rganish tezligi kichik o'zgarishlar qilish uchun ishlatiladi. Shunday qilib, orqaga tarqalish paytida to'g'ri bashorat qilish uchun uni asta-sekin oshirish.
Takroriy neyron tarmoqlarning afzalliklari
Har bir namunani tarixiy bo'lganlarga bog'liq deb hisoblash mumkin bo'lgan ketma-ket ma'lumotlarning afzalliklaridan biri hisoblanadi.
Piksel samaradorligini oshirish uchun konvolyutsiya qatlamlari bilan foydalaniladi.
Takroriy neyron tarmoqlarning kamchiliklari
Gradientning yo'qolishi va portlashi muammolari
Takroriy neyron tarmoqlarini o'rgatish qiyin vazifa bo'lishi mumkin
F aollashtirish funktsiyasi sifatida ReLU yordamida uzoq ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash qiyin. (7-rasm)
7-rasm. Takrorlanuvchi neyron tarmoqlar RNN orqali takomillashtirish: LSTM (Uzoq qisqa muddatli xotira) tarmoqlari
L STM tarmoqlari standart birliklarga qo'shimcha ravishda maxsus birliklardan foydalanadigan RNN turidir. LSTM birliklari ma'lumotni uzoq vaqt davomida xotirada saqlay oladigan "xotira xujayrasi" ni o'z ichiga oladi. Eshiklar to'plami ma'lumot chiqarilganda xotiraga qachon kirishini va qachon unutilganligini nazorat qilish uchun ishlatiladi. Eshiklarning uch turi mavjud, ya'ni kirish eshigi, chiqish eshigi va unutish eshigi. Kirish eshigi oxirgi namunadagi qancha ma'lumot xotirada saqlanishini hal qiladi; chiqish eshigi keyingi qatlamga uzatiladigan ma'lumotlar miqdorini tartibga soladi va unutish shlyuzlari saqlangan xotiraning yirtish tezligini nazorat qiladi. Ushbu arxitektura ularga uzoq muddatli bog'liqliklarni o'rganish imkonini beradi.(8-rasm)
8-rasm. (Uzoq qisqa muddatli xotira) tarmoqlari
Bu LSTM xujayralarining ilovalaridan biri, boshqa ko'plab arxitekturalar mavjud.(9-rasm)
9 -rasm RNN va LSTM
|
| |
Modellarning ketma-ketligi - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

|
Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli
|
bet | 9/13 | Sana | 08.10.2024 | Hajmi | 1,12 Mb. | | #274151 |
Bog'liq Mustaqil ish Modellarning ketma-ketligi
K etma-ketlik modeli ikkita takrorlanuvchi neyron tarmoqlardan iborat. Bu erda kirishni qayta ishlaydigan kodlovchi va chiqishni qayta ishlaydigan dekoder mavjud. Kodlovchi va dekoder bir vaqtning o'zida ishlaydi - bir xil parametr yoki boshqa parametrlar yordamida. Ushbu model, haqiqiy RNN dan farqli o'laroq, kirish ma'lumotlarining uzunligi chiqish ma'lumotlarining uzunligiga teng bo'lgan hollarda ayniqsa qo'llaniladi. Ular RNNning o'xshash afzalliklari va cheklovlariga ega bo'lsa-da, bu modellar odatda chatbotlarda , mashina tarjimalarida va savollarga javob berish tizimlarida qo'llaniladi.(10-rasm)
10-rasm. Modellarning ketma-ketligi
Modulli neyron tarmoq Modulli neyron tarmog'ining qo'llanilishi
Qimmatli qog'ozlar bozorini bashorat qilish tizimlari
Belgilarni tanib olish uchun moslashtirilgan MNN
Yuqori darajadagi kirish ma'lumotlarini siqish
M odulli neyron tarmog'i mustaqil ishlaydigan va kichik vazifalarni bajaradigan bir qancha turli tarmoqlarga ega. Hisoblash jarayonida turli tarmoqlar haqiqatan ham bir-biri bilan o'zaro ta'sir qilmaydi yoki signal bermaydi. Ular natijaga erishish uchun mustaqil ravishda ishlaydi.(11-rasm)
11-rasm. Modulli neyron tarmoq
Natijada, katta va murakkab hisoblash jarayoni uni mustaqil komponentlarga bo'lish orqali sezilarli darajada tezroq amalga oshiriladi. Hisoblash tezligi oshadi, chunki tarmoqlar o'zaro aloqada emas yoki hatto bir-biriga ulanmaydi.
Modulli neyron tarmog'ining afzalliklari
Samarali
Mustaqil trening
Mustahkamlik
Modulli neyron tarmoqning kamchiliklari
Maqsadlarni ko'chirish muammolari
2 qatlamli neyron tarmoq:
import numpy as np
# sigmoid function
def nonlin(x,deriv=False):
if(deriv==True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
# input dataset
X = np.array([ [0,0,1],
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1] ])
# output dataset
y = np.array([[0,0,1,1]]).T
# seed random numbers to make calculation
# deterministic (just a good practice)
np.random.seed(1)
# initialize weights randomly with mean 0
syn0 = 2*np.random.random((3,1)) - 1
for iter in xrange(10000):
# forward propagation
l0 = X
l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0))
# how much did we miss?
l1_error = y - l1
# multiply how much we missed by the
# slope of the sigmoid at the values in l1
l1_delta = l1_error * nonlin(l1,True)
# update weights
syn0 += np.dot(l0.T,l1_delta)
print "Output After Training:"
print l1
Treningdan keyingi natijalar:
[[ 0.00966449]
[0,00786506]
[0.99358898]
[0.99211957]]
|
| |
qatlamli neyron tarmoq - Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari”fanidan sun’iy neyron tarmoqlari modeli

3 qatlamli neyron tarmoq:
import numpy as np
def nonlin(x,deriv=False):
if(deriv==True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
X = np.array([[0,0,1],
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1]])
y = np.array([[0],
[1],
[1],
[0]])
np.random.seed(1)
# randomly initialize our weights with mean 0
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
# Feed forward through layers 0, 1, and 2
l0 = X
l1 = nonlin(np.dot(l0,syn0))
l2 = nonlin(np.dot(l1,syn1))
# how much did we miss the target value?
l2_error = y - l2
if (j% 10000) == 0:
print "Error:" + str(np.mean(np.abs(l2_error)))
# in what direction is the target value?
# were we really sure? if so, don't change too much.
l2_delta = l2_error*nonlin(l2,deriv=True)
# how much did each l1 value contribute to the l2 error (according to the weights)?
l1_error = l2_delta.dot(syn1.T)
# in what direction is the target l1?
# were we really sure? if so, don't change too much.
l1_delta = l1_error * nonlin(l1,deriv=True)
syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
syn0 += l0.T.dot(l1_delta)
Xato: 0.496410031903
Xato: 0.00858452565325
Xato: 0.00578945986251
Xato: 0.00462917677677
Xato: 0.00395876528027
Xato: 0.00351012256786
|
Ochiq, yopiq va kombinatsiyalangan tizimlar

58
ishlaydigan ABT lar ham bo’ladi. Bunda foydalaniluvChi ma’lumotlar turiga ko’ra
ABT lari 2 ta asosiy tiplarga bo’linadi: ochiq tizimlar va yopiq tizimlar.
1.22-rasm.
Ochiq ABT larda BOdan chiquvchi kattalik – U o’lchanmaydi. Bu
tizimning ochiq tizim deyilishiga sabab, unda BO dan chiqayotgan ma’lumotlar
bilan BQ ga kirayotgan ma’lumotlar orasida hech qanday bog’liqlik yo’qligi, kirish
va chiqish nuqtalarini birlashtirib yopiq kontur hosil qilinlaganligidir. Ochiq ABT
da faqat X, yoki faqat F, yoki ularning har ikkalasi bo’lishi mumkin. Birinchi holda
boshqaruv faqat tashqi signal – X ning qiymatiga ko’ra amalga oshiriladi. X
qiymatining o’zgarishi boshqaruvchi signal–U va mos ravishda BO dan chiquvchi
qiymat – U ning o’zgarishiga olib keladi. Bunda tizim ishining aniqligini, ya’ni
berilayotgan X ga mos qiymat – U ning ishini faqat tizim parametrlarining
doimiyligi, ishonchligigi belgilaydi. Bunday tizimlar yuqoridagi shartlarning
yetarlicha stabil (o’zgarmas) bo’lganida va katta aniqlik talab qilinmagan
joylardagina ishga yaroqli bo’ladi. Sinxron generatorni dasturli boshqarish ochiq
ABT ga misol bo’la oladi:
DG YUklama
Sh. N. Fayzimatov - bet 25

60
ning haqiqiy qiymati bilan talab qilinadigan qiymatni taqqoslab, BO ga kerakli
qiymat uzatadi. Bunday ABT da BQY chiqish yo’lida hosil bo’layotgan barcha
chetga chiqishlarni u qanday yuzaga kelishidan qat’iy nazar bartaraf etishga qodir.
Bunda BQ BO ning har ikkala tomonini birlashtirib yopiq tizim hosil qiladi va
chiqish yo’lidagi qiymatni doim nazorat qilib turadi. Shuning uchun yopiq ABT
larni teskari aloqa tizimli, yokichetga chiqishlarga asoslangan boshqaruv tizimli
ham deb yuritiladi.
Bunday tizimlar juda katta aniqlikni ta’minlaydi va ABT larning asosiy
qisminitashkil etadi. Shu sifatlariga ko’ra biz faqat yopiqABT larni o’rganamiz.
Bundan keyin ABT haqida gap borganda faqat yopiqABT lar nazarda tutiladi.
Kombinatsiyalangan ABT lar chetga chiqishlarga asoslangan yopiq ABT
va tashqi ta’sirlarni kompensasiyalashga asoalangan ochiq ABT ni o’zida
mujassamlashtirgan. Yopiq boshqaruv tizimi bilan kompensasiyalovchi ochiq BT
ning birlashtirilishi natijasida yopiq tizimning ishi birmuncha engillashadi, ish
jarayoni soddalashadi va aniqlik yanada oshadi.
Kombinatsiyalangan ABT larda boshqaruv sifatining oshishi ularda BO va
ichki holat haqidagi ma’lumotlardan ko’prok foydalanilishi bilan tushuntiriladi.
IntegrallovChi zveno - Sh. N. Fayzimatov

IntegrallovChi zveno. Chiqish kattaligi kirish kattaligiga bog’liq
bo’lmagan, lekin chiqish koordinata o’zgarishining tezligi zveno kirishidagi
signalga proporsional bo’lgan zveno integrallovchi zveno deyiladi. Uning tavsifi
quyidagicha:
(1.30) bu erda K - zvenoning kuchayish koeffisienti va uning vaqt doimiysi nisbatiga teng
zvenoning tarqalish tezligi.
Ifodani integrallab o’tish jarayoni tenglamasini hosil kilamiz:
(1.31)
Ifodadan chiqish kattaligi kirish kattaligining integraliga proporsional ekanligi
kelib chiqadi. Ifodaga Laplas almashtirishini qo’llasak, integrallovchi zvenoning
tenglamasini operator shaklida hosil qilamiz (nolaviy boshlang’ich shartlarda):
(1.32)
Ko’rilayotgan elementar zvenoning uzatish funksiyasi:
44
(1.33) Ifodadagi R operatorni jω bilan almashtirsak, zvenoning amplituda-faza
harakteristikasi kelib chiqadi:
(1.34) Ifodadan amplituda-chastota va faza-chastota harakteristikalarning tenglamalari
topiladi:
(1.35)
(1.36) Tenglamalardan quyidagicha xulosa kelib chiqadi: chastota cheksizlikka intilganda
bo’lib,
integrallovchi zveno hosil qilgan fazalar siljishi
doimiy bo’ladi va uωga borliq emas.
Kompleks tekislikda integrallovchi zvenoning amplituda-faza harakteristikasi
kompleks tekislikning manfiy yarim o’qiga mos keladigan vektor orqali
ifodalanadi va cheksizlikdan (ω=0 bo’lsa) nolgacha (ω=∞)o’zgaradi. Tenglama
asosida zvenoning LACHX sining ifodasini yozish mumkin:
(1.37)
Agar ifodalarni solishtirsak, ularning o’xshashligini ko’ramiz. Demak,
LACHX ning asimptotasi 20 db/s ga teng manfiy og’ishliabssissalar o’qidagi ω =
K chastotaga mos bo’lgan nuqtasidan o’tadigan to’g’ri chiziqdan iborat.
Logarifmik faza-chastota harakteristikasi (1-32) ifodadagi chastotaga borlik, emas.
Integrallovchi zveno minimal fazalidir. Uning harakteristikalari 1-11-rasmda
keltirilgan.
45
1.14-rasm. Integrallovchi zveno harakteristikalari.
a) yugurish egri chizig’i; b) amplituda-faza harakteristika;
v) logarifmik harakteristikalar.
BirinChi tartibli nodavriy zveno

43
20 db ga kamayadi). (1.23) va (1.24) to’g’ri chiziqlar logarifmik harakteristikaning
asimptotalari deyiladi. Ikki asimptotaning tutashish nuqtasini (1.23) va (1.24)
tenglamalar shartidan aniqlash mumkin:
demak,
- tutashish chastotasi deyiladi.
Ushbu holda bu chastotaning qiymati zvenoning vaqt doimiysidan aniqlanadi.
Logarifmik faza-chastota harakteristikasining ko’rinishi:
tutash chastota uchun:
Ko’rilayotgan zveno minimal fazalidir.
Chiziqli va chiziqli bo’lmagan tizimlar

57
1.21-rasm.
Moslashuvchi tizimlardan asosan ba’zi sifatlari yoki ishlash shartlari to’lik
aniqlanmagan, shuningdek umuman tushunarsiz qonuniyatlar bilan ishlaydigan
ob’ektlarni boshqarishda foydalaniladi. Endi ABT da boradigan jarayonlarning
umumiy harakteristikalariga to’xtalib o’tamiz.
1.21-rasmda generatorni kuchlanishini ART ning o’tish jarayoni ikki
variantda ko’rsatilgan. Kuchlanishni rostlashda o’tish jarayonini yuzaga
keltiradigan generator toki bu kuchlanishining o’zgarashidan jarayonning
yakunlanishiga qadar tizim turg’un ish holatiga olib keluvchi turg’unlashish
jarayoni yuzaga keladi.
Bu jarayonlarni ko’rib o’tishda quyidagi tushunchalar muhim ahamiyatga
ega: tizimning barqarorligi, boshqaruv jarayonining sifati va boshqaruv aniqligi.
ABTlarning asosiy turlari va tegishli terminlar bilan tanishish uchun
ABTlar Klassifikatsiyasini bir qator belgilari bo’yicha ko’rib chiqamiz.
Differensiallovchi zveno - Sh. N. Fayzimatov

48
1.15- rasm. Ideal (a, b, v) va real (g, d, e) differensiallovchi zvenoning
harakteristikalari:
a) ideal differensiallovchi zvenoning yugurish egri chizig’i; b) ideal
differensiallovchi zvenoning AFX si; v) ideal differensiallovchi zvenoning
logarifmik chastota harakteristikalari; g) real differensiallovchi zvenoning
yugurish egri chizig’i; d) real differensiallovchi zvenoning AFX si; e) real
differensiallovchi zvenoning logarifmik chastota harakteristikalari;
LACHX ni qurish uchun quyidagi ifoda ishlatiladi:
Izlanayotgan harakteristika ikkita asimptotadan iborat; ulardan biri 20 db
sog’ishga ega, ikkinchisi esa abssissalarga parallel.
ω
T
=1
/Tchastotada asimptotalar
tutashadi.
1.12–rasmda real va ideal differensiallovchi zvenolarning harakteristikalari
tasvirlangan. Ikkala zveno ham minimal fazali sistemalar sinfiga kiradi.
Sh. N. Fayzimatov - bet 79

231
asosida stanokning qo’shimcha sozlash mexanizmlariga ta’sir yetadi yoxud
yaroqsiz detal
3 (brak « + ») yoki
4 (brak «—») paydo bo’lganda stanokni
to’xtatadi. Yaroqli detallar
2, masalan, yig’ish joyiga keladi.
Yuqorida aytib o’tilganidek, bunday qurilmalar qo’shimcha sozlovchi
qurilmalar (sozlagichlar) deb yuritiladi.
Qo’shimcha sozlagichlar ishlov berilgan detallarnigina emas, balki asbob
kesuvchi hirrasining, jilvirtosh kesuvchi sirtining holatini ham tekshirishi mumkin.
Qo’shimcha sozlagichlar jilvirlash stanoklaridan tashqari, tokarlik, tish kesish va
boshqa stanoklarda ham keng ishlatiladi.
Ishlov berish jarayonida ho’shimcha sozlash bilan birga tekshirish ishlarini
ham bajaradigan avtomatik yordamchi sozlagichlar (8.17-rasm,
g) ahamiyatga
molikdir. O’zgartkich
1 ishlov berish jarayonida detallar
2 o’lchamlarini avtomatik
ravishda tekshiradi, o’zgartkich
3 esa ishlov berilgan detal
4 ning o’lchamlarini
haytadan tekshiradi va shu tarzda birinchi o’zgartkichning ishini tekshiradi va
zarur bo’lsa, uni qo’shimcha sozlaydi.
Avtomat liniyalarda passiv va aktiv tekshirish qurilmalari ishlatiladi. Hozirgi
paytda buyumlarni berilgan dastur bo’yicha tekshirish tobora keng qo’llanilmoqda.
Ichi bo’sh silindr, yarimsfera, konus tipidagi detallarni, sirti egri chiziqli
detallarni, shuningdek teshiklar, chiqiqlar va o’yiqlar oralig’ini tekshirish uchun
koordinata o’lchash mashinalaridan foydalaniladi. Bu mashinalarda har bir
koordinata fotoelektrik qurilmalar yordamida o’lchanadi va o’lchash golovkalari
berilgan dastur bo’yicha avtomatik ravishda. suriladi.
Tebranuvchi zveno - Sh. N. Fayzimatov

49
orqali topilgan operator tenglama o’rinlidir:
(1.53)
Shunga muvofiq zvenoning uzatish funksiyasi:
(1.54)
Endi tebranma zvenoning amplituda-fazaharakteristikasini ifodalash mumkin:
Amplituda-chastota va faza-chastota harakteristikalarga o’tsak, quyidagi
munosabatlarga ega bo’lamiz:
(1.55)
(1.56)
Tebranma zvenolar turg’unlashgan yoki turg’unlashmagan bo’ladi.
Zvenoning
turg’un yoki noturg’unligini (1.51) differensial tenglamaning chap tomonidagi
ikkinchi qo’shiluvchining ishorasi ta’riflaydi. Agar ishora musbat bo’lsa, tebranma
zveno turg’un, manfiy bo’lsa, noturg’un bo’ladi.
O’tish harakteristikasi uzatish funksiyasidan aniqlanishi mumkin, bunda Laplas
teskari almashtirishini qo’llash lozim:
bunda
Tebranma zvenoning o’tish jarayoni egri chizig’ining harakteri so’nish
nisbiy koeffisienti ξ ning qiymatiga bog’liq. Agar ξ>1 bo’lsa, o’tish
jarayoni
nodavriy jarayon hususiyatlariga ega, agar ξ noldan 1 gacha o’zgarsa, o’tish
jarayonining xarakteri tebranma so’nuvchi bo’ladi. So’nish koeffisienti ξ=0 bo’lsa,
zvenoning chiqishidagi tebranishlar so’nmaydi. Noturg’un
tebranma zvenoning
so’nish koeffisienti manfiydir.
Chastota
ω=1
/T bo’lganda, AFX ning
W(jω) vektori mavxum o’q bilan mos
50
keladi. Bunday chastota
rezonans chastota deyiladi. Chastota 0 dan ∞
gacha
kuchaytirilsa, chiqish tebranishlar fazasi
π ga yaqinlashadi.
Differensial
tenglamaning tartibiga muvofiq tebranma zvenoning AFX si ikki kvadrantdan
o’tadi (1.15-rasm).
Logarifmik harakteristikalarni to’zi shda (1.39) va (1.40)
ifodalardan
foydalanamiz:
Kichik chastotalar uchun ω chastotaga ega bo’lgan kattaliklarning qiymati 1 ga
nisbatan kichik va taqribiy bo’ladi,
da
deb qabul qilish
mumkin. Chastotalar katta bo’lganda
esa aksincha, 1 va
ga ega bo’lgan
kattaliklarni e’tiborga olmasa ham bo’ladi, u holda:
(1.57)
Demak,
tutashish chastotadan boshlab bir dekada qiymatgaega
bo’lgan asimptota og’ishi 40 db ni hosil qiladi.
1.16-rasmda minimal fazali tebranma zvenoning
harakteristikalari
keltirilgan. Tebranma zvenolar potensial va kinetik energiyalarni to’plab energiya
zapaslarini o’zaro almashtiradi. Almashtirish jarayoni energiya’ning bir turdan
ikkinchi turga o’tishidan iborat.
51
1.16-rasm.
Tebranma
zvenoning
harakteristikalari:
a) yugurish egri chizig’i;
b) amplituda-faza harakteristika; v)
logarifmik chastota harakteristikalar.
Fayl yaratish 1 - Iqtisodiyotda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining ahamiyati va vazifalari. Axborot texnologiyalari

|
Iqtisodiyotda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining ahamiyati va vazifalari. Axborot texnologiyalari
|
bet | 48/99 | Sana | 16.11.2023 | Hajmi | 345,85 Kb. | | #99940 |
Bog'liq Iqtisodiyotda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining ahamiya-fayllar.orgFayl yaratish 1. Windows Explorer-da oching (yoki papkadan foydalanish) "Mening kompyuterim") papkasida "Mening hujjatlarim",va keyin papkayaratilgan hujjatni joylashtirmoqchi bo'lgan joyga.
1.1. Kontekstga qo'ng'iroq qiling Menyu (o'ngda) sichqonchani bosish) ni bosing Ish stoliva tanlang Microsoft Word hujjatini yaratish. Ishchi tom yopish lentasi bilan belgi paydo bo'ladi. Hujjat (Yangi hujjat) Microsoft Word. 1.2. Yangi nom bering, yangi hujjatni yaratgandan so'ng, yuzsiz "Microsoft Word Document",foydalanish kontekstualmenyuni tanlang (sichqonchaning o'ng tugmasi) , gap Qayta nomlash yozuvni o'chirish Microsoft Word hujjatikalit Backspace 1.3. Oh ochiqn haqiqiy hujjat tahrirlash uchun , ikonkani ikki marta bosish chapga sichqonchani bosish. Dastur ochiladi Microsoft Word, ya’ni O'zingizning nomingiz bilan hujjat (fayl) yaratishingiz mumkin bo'lgan bo'sh sahifa. Faylni ko'chirish yaratish so'ng, bilan Ish stolipapkaga saqlang Mening hujjatlarim .Eng oson yo'li sichqoncha kursorini ikonka ustiga qo'yishdir fayl, sichqonchaning chap tugmachasini bosing va bo'shatmasdan uni papkaga torting Mening hujjatlari. 2. Bilan yangi hujjat yaratingboshlash tugmasi: yuqori qismida boshlash menyusibuyruq paydo bo'ladi « ». 2.1. Ichida Windows 7: Boshlash - Barcha dasturlar - Hujjat yarating Microsoft Office
2.2. Umumiy yorliq. Dasturni tanlang Microsoft Word sichqonchaning chap tugmasi bilan kerakli belgini bosib yangi hujjat yaratish uchun.
3. Word muharririni boshlashning eng oson usuli, unda kerakli matnni chop eting va shundan keyingina, qachon saqlash, hujjatni saqlash joyini belgilang papka.
Faylni ochish
1. Tugmani bosing "START"va menyuga qarab "Hujjatlar"hujjatni tezda ochishingiz mumkin So‘z ular bir kun oldin ishladilar. 2. Word dasturini ishga tushiring, tugmasini bosing Ochiq»Yoqilgan Panellar asboblar yoki menyuga o'ting " Fayl", Jamoa" Ochiq».Ushbu usul ochilishi kerak bo'lganda qo'llaniladi So‘z boshqa formatlarga ega bo'lgan matnli fayl * .doc. Masalan, kengaytmali fayllar * .txtgipermatnli hujjatlar * .htm, boshqa muharrirlarda yaratilgan fayllar So‘z uchun Bo‘sh joy. Agar ochishingiz kerak bo'lsa So‘z Ushbu formatlarning istalganida faylni "Fayl turi" ("Ochish" menyusi) "All Files" -ga o'rnatishni unutmang. P standart ochiq menyu So‘z Faqat kengaytmali fayllarni "ko'radi" * .doc.
|
| |
– usul. Har xil erda joylashgan fayllarni ajratish uchun birinchi faylni joriy qilamiz. [Ctrl]

|
– usul. Har xil erda joylashgan fayllarni ajratish uchun birinchi faylni joriy qilamiz. [Ctrl]
|
bet | 44/99 | Sana | 16.11.2023 | Hajmi | 345,85 Kb. | | #99940 |
Bog'liq Iqtisodiyotda axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining ahamiya-fayllar.org3 – usul. Har xil erda joylashgan fayllarni ajratish uchun birinchi faylni joriy qilamiz. [Ctrl] ni bosgan holda keyingi fayllarga sichqonchani bosib chiqamiz.
Papkadagi barcha fayllarni ajratish uchun Правка / Выделить все tanlanadi. Guruhdan biror faylni chiqarib tashlash uchun [Ctrl] bosilgan holda shu faylga sichqonchani chap tugmasinin bir martda bosamiz. Agar papkada ajratilgan fayllar bo’lsa, Правка menyusida «Обратить выделение» qatori ko’rinadi. Bu tanlansa, avvalgi ajratilgan fayllar bekor qilinib, avval ajratilmagan fayllar ajratib qo’yiladi.
Fayldan nusha ko’chirish.
Nusha ko’chirishning bir necha usullari bor.
1 – usul. «Drag & Drop» usuli.
Bu ibora «sudrab olib bor va tashlab yubor» ma’nosini bildiradi. Avval kerakli fayl joylashgan papka ochiladi. Ikkala oyna ekranda qulay tarzda joylashtiriladi. Birinchi oynadagi kerakli faylga sichqonchaning chap tugmasi bosiladi. Bu tugmani qo’yib yubormasdan ko’rsatkichni ikkinchi oynaga olib boriladi va chap tugma qo’yib yuboriladi.
2 – usul. Menyu orqali nusha olish.
Buning uchun kerakli fayl joriy qilinib Правка / Копировaть tanlanadi. Bu holda fayl windows ning «Ma’lumotlar buferi» ga olinadi. Endi nusxa qo’yilisi kerak bo’lgan papka ochilib, shu ochilgan papka menyusida Правка / Встaвить tanlansa, fayl ma’lumotlar buferidan ochilgan papkaga qo’yiladi.
Eslatma: Ma’lumotlar buferidagi axborotlar buferga yangi axborot olinmaguncha saqlanadi. Demak, biror faylni buferga olgandan so’ng uni bir necha joyga nusxasini qo’yish mumkin.
3 – usul. Uskunalar paneli orqali nusha olish.
Buning uchun kerakli fayl joriy qilinib, «Nusha ko’chirish» tugmasi bosiladi, kerakli papkaga o’tib, «Buferdan qo’yish» tugmasi bosiladi.
4 – usul. Unversal usul.
Faylga sichqonchaning o’ng tugmasini bosgan holda faylni kerakli oynaga «sudrab» olib boriladi va o’ng tugmani qo’yib yuboramiz. Kontekst – menyu ko’rinadi. Windows 3 ta amaldan eng muvofiqini tanlashni taklif qiladi (qalin shriftda yozilgan amal). Nusha ko’chirish uchun «Копировaть» tanlanadi.
|
| |
Oqıw sabaġınıń texnologiyalıq kartası

2-basqısh.
Tiykarġı
bólim
(65-min)
|
1. Oqıwshılardıń belsendiligin asırıw:
Aqılıy hújim, soraw ortaǵa taslaw. (1-qosımsha)
Tayanısh bilimlerdi belsendilestiriw:
2. Usı pan boyınsha oqıwshılardıń Tayanısh bilimlerdi tekseriw ushın sorawlar (2-qosımsha)
Maqset hám wazıypanıń belgileniwi:
3. Shınıġıwdıń atı, rejesi, maqseti hám oqıtıw nátiyjeleri menen tanıstıraman. (3-qosımsha)
4. Paydalanatuġın ádebiyatlar dizimi menen tanıstıraman. (4-qosımsha).
5. Sabaqta oqıw iskerligin bahalaw kriteriyası menen tanıstıraman. (5-qosımsha)
Jańa oqıw materialın bayan etiw:
6. Lekciyanı bayan etemen. Tiykarġı tusiniklerdi jazdıraman. (6-qosımsha)
Jańa oqıw materialın bekkemlew:
7. Bekkemlew ushın sorawlar beremen. (7-qosımsha)
|
Oqıwshılar tusinigin aytadı
Sorawlarına juwap beredi
Tema atı, rejesi menen tanısadı.
Paydalanġan adebiyatlar menen tanısadı.
Bahalaw ólshemleri menen tanısadı
Sorawlarġa juwap beredi
Tıńlaydı hám tayanısh tusiniklerdi jazıp aladı.
Sorawlarġa juwap beredi
|