Muzaffarov mansurning

|
Muzaffarov mansurning
|
bet | 1/5 | Sana | 23.12.2023 | Hajmi | 367,14 Kb. | | #127308 |
Bog'liq 2-Mustaqil ish
KI-11-19(S) GURUH TALABASI
MUZAFFAROV MANSURNING
“ MA’LUMOTLARNING INTELLEKTUAL TAHLILI ”
FANIDAN TAYYORLAGAN
MUSTAQIL ISH-2
Mavzu: Ma’lumotlarning intellektual tahlil bosqichlari va asosiy g‘oyalari.Ma’lumotlarning intellektual tahlilida ma’lumot modellari.
Ma’lumotlar bazasi tizimi.
Reja:
Ma’lumotlarning intellektual tahlil bosqichlari va asosiy g‘oyalari.
Ma’lumotlarning intellektual tahlilida ma’lumot modellari.
Ma’lumotlar bazasi tizimi.
Ma'lumotlarning intellektual tahlil bosqichlari va asosiy g'oyalari, ma'lumotlarni qo'llab-quvvatlash, tahlil qilish va intellektual qarashlarni olish jarayonlariga bog'liqdir
Quyidagi bosqichlar intellektual tahlilning asosiy bosqichlari sifatida keltirilishi mumkin:
Ma'lumotlarni to'plash: Ma'lumotlarni tahlilga kirish uchun bu birinchi bosqichdir. Ma'lumotlarni to'plab olish jarayonida, insonlar yoki avtomatlashtirilgan texnik vositalar yordamida ma'lumotlarni topish uchun mavjud manbalar bilan ishlashadi. Ma'lumotlar ma'lumotlar bazasiga yoki texnik vosita orqali saqlanadi.
Ma'lumotlarni tayyorlash va to'plash: Bu bosqichda ma'lumotlar, ma'lumotlarning to'plangan manbalaridan olib, tozalanishi, normalizatsiyalash, filtrlangan, to'plamni komplektlash uchun tavsiya etilgan o'zgarishlardan o'tkaziladi. Bu bosqich quyidagi jarayonlarni o'z ichiga oladi: ma'lumotlarni tozalash, doimiy mumkin bo'lgan ma'lumotlar yig'ishini, tarqatishni, arifmetik o'rtacha, boshqa statistik ko'rsatkichlarni hisobga olishni o'z ichiga oladi.
Ma'lumotlarni tahlil qilish: Bu bosqichda ma'lumotlar tarkibidan tahlil topshiriladi. Ma'lumotlarning statistik analizi, model yaratish, ma'lumotlarni tanlash, sinchizmachilik va tahmin qilish, sinxronizatsiya va hisobot tahlili, o'lchash va mushakka ravishda qiyosiy tahlillar, faktor analizi va boshqalar kabi texnikalar qo'llanib, ma'lumotlar tafsilotlash va hisoblash uchun amalga oshiriladi.
Intellektual qarashlar olish: Bu bosqichda intellektual tahlilining asosiy g'oyalari o'tkaziladi. Bu g'oya maqsadga mo'ljallangan ma'lumotlar vaqti, so'rovlarni javoblash, ma'lumotlarni taqqoslash, ma'lumotlarni tahlil qilish va muhimlik darajalarini aniqlash, yo'nalish belgilash, yo'riqnomalar va tavsiyalarni taklif etish orqali yordam beradi.
Intellektual tahlilning asosiy g'oyalari quyidagilar bo'lishi mumkin:
Ma'lumotlarni o'rganish: Ma'lumotlarni tahlil qilish shartlariga asosan, maqsad va muhitni tushunish, ma'lumotlar tarkibini tahlil qilishga yordam berish,
ma'lumotlarni bog'lash va ularning munosabatlarini tushunish uchun ma'lumotlarni o'rganish bilan bog'liq.
Muammolarni yechish: Ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonida muammolarni aniqlash, o'rganish va ularni yechishga intellektual qarashlar olish.
Tahlil natijalarini tushunish: Tahlil qilingan ma'lumotlarni tahlil natijalariga tolaliq nazar tashlash, ularni tushunish va muhim hisobga olish.
Xabar tushunarli tizim yaratish: Tahlil qilingan ma'lumotlarni oson tushunish uchun axborotni vizualizatsiya qilish, o'zgartirish, axborot qurilmalariga joylash va tahlil natijalarini yoritib berish.
Prognostika va maqsadni belgilash: Tahlil qilingan ma'lumotlardan foydalanib, maqsadlarni belgilash, tashkilotning strategiyalarini aniqlash va kelajakdagi yo'nalish belgilash.
Intellektual tahlil, ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish va intellektual qarashlarni olish bosqichlari yordamida o'z ichiga olgan komplex jarayonlardir. Bu, ma'lumotlarni o'rganish va tushunish, o'qish bilan bog'liq savollarga javob topish, muammolarni yechish va maqsadli intellektual qarashlar olishda katta ahamiyatga ega bo'ladi.
Boshqa vazifalarni ham amalga oshirishda ma’lumotlarni modellashtirish orqali intellectual tahlil qilish yuqori samaradorlik va aniqlik kafolati sifatida maydonga chiqishi kuzatilmoqda. Tizim tushunchasi modellar va modellashtirish asosiy kontseptsiya bilan chambarchas bog'liq.1 Tizim markaziy tushunchadir chunki tizimlar nazariyasi va tizimlarni tahlil qilish intellektual tahlilning o’zagini tashkil etadi. Tizim odatda obyektlar to'plami sifatida tushuniladi, tasodifiy tabiatning tarkibiy qismlari yoki elementlari muayyan kontekstda ba'zi yaxlitlik. Har bir tizim bu paydo bo'ladigan tizim: uning tarkibiy ele- mentlari ega bo'lmagan yangi xususiyatlarga ega bo'ladi. Har bir tizim tizimning paydo bo'lish xususiyatiga ega: tizim uning tarkibiy elementlariga ega bo'lmagan yangi xususiyatlarga ega bo'ladi. Tizimlarning bir
nechta turlari mavjud: oddiy, kichik, katta, murakkab. Ularning orasidagi farq elementlar sonidan iborat va ular o'rtasidagi aloqalar turi, shuningdek, resurslar va axborot tayyor- garlik Zamonaviy axborot oqimi "katta ma'lumotlar"(Big Data) muammosiga olib keldi. Bu ushbu ma'lumotlarni tez qayta ishlash maxsus texnologiyalarni yaratishni talab qildi. Avtomatlashtirilgan ma'lumotlarni qazib olish zarurati birinchi navbatda tarixiy ulkan massivlar navbat va yangi to'plangan ma'lumotlar tufayli aniq bo'ldi. Hatto taxminan, kundalik hajmini taxmin qilish turli kompaniyalar, davlat, ilmiy va tibbiy tashkilotlar tomonidan to'plangan ma'lumotlarni intellektual tahlil qilish qiyinchilik tug’dirmoqda. Inson aqli, hatto professional aql kabi o'qimishli tahlil, bunday katta axborot oqimlarini tahlil qilishga o'z vaqtida qodir bo’la olmadi. Bunday qayta ish- lash uchun zamonaviy talablarning o'ziga xosligi quyidagicha:
ma'lumotlar cheksiz hajmga ega;
ma'lumotlar xilma-xildir (miqdoriy, sifat, matn);
natijalar aniq va tushunarli bo'lishi kerak;
ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi Foydalanish uchun oson bo'lishi kerak.
Ma’umotlarni zamonaviy intellektual tahlil qilishda asos sifatida ma’lumotlarda o’zaro aloqalar fragment- larini aks ettiruvchi muayyan shablon-qoliplarga asoslanadi. Qoliplarni qidirish va qo’llash oldindan belgilab olinuvchi va muayyan cheklovlarga ega bo’lmagan metodlardan foydalangan holda amalga oshiriladi. Ma’lumotlarning intellektual tahlili (data mining) — inson hayotining turli jabhalarida qaror qabul qilish uchun xizmat qiluvchi avval ma’lum bo’lmagan, amaliy jihatdan foydali va foydalanish uchun mavjud bo’lgan dastlabki xomaki ma’lumotlarni aniqlash jarayonidir. Ma’lumotlarning intellektual tahlilini ma’lum bo’lmagan bilimlarning transformatsiyasi yoki qayta shakllanishi jarayoni deb ham atash mumkin. Umuman
olib qaraganda, Ma’lumotlarning intellektual tahlili uch bosqichdan iborat:
-Qonuniyatlarni aniqlash (axborot olamida erkin qidiruv)
-Aniqlangan qonuniyatlardan noma’lum ko’rsatkichlarni bashorat qilish uchun foydalanish(retrospektiv, davriy va prognoz modellashtirish)
-Aniqlangan qonuniyatlarda mavhumliklarni izohlashga qaratilgan istisno holatlarini tahlil qilish(mantiqiy bo’shliqlarni to’ldirish) Data Mining instrumentlari natijaga ta’sir qiluvchi faktorlarni aniqlashga xizmat qiladi. Shuning uchun turli gazlardan himoyalanish tizimlari bilan bog’liq ko’plab miqdordagi ma’lumotlarni Data Mining tizimi orqali biz turli gazlardan himoyalanish tizimlarining kamchiliklari, tizimda uzilishlarga sabab bo’layotgan ta’sirli omillar, tizim samaradorligi natijasi kabi tahlil qilingan va qayta ishlangan tayyor ma’lumotlarga ega bo’lishimiz mumkin.3 Ishlaydigan yuzda gaz xavfi to'g'risida erta ogohlantirish bo'yicha tadqiqotlar Uyushma qoidalarini qazib olish asosida Xulosa: gazni bashorat qilish va erta ogohlantirish jarayonida ma'lumotlar seriyasidagi chet qiymatlar ko'pincha bekor qilindi. An'anaviy gazni erta ogohlantirish usullari asosan chegaralarni belgilash orqali erishiladi. Kuzatilgan qiymat g'ayritabiiy qiymatga chegaradan yuqori bo'lsa, signal chiqarilgan. Biroq, chet qiymat qiziqarli chet qiymat ekanligini ajratib bo'lmaydi. Ushbu modelning asosiy g'oyasi gaz xavfi hodisalarini har tomonlama baholash va gaz kontsen- tratsiyasining o'zaro bog'liqligi bo'yicha iyerarxik ogohlantirish mexanizmi ishchi yuzi, ko'mir chokidagi gaz kon- sentratsiyasi, yuqori gaz konsentratsiyasi burchak va ish yuzidagi bosim. Gaz kontsentratsiyasi o'rtasidagi bog'liqlik ishchi yuziga, kon ko'mir konida gaz kontsentratsiyasi, gaz kontsentratsiyasi yuqori burchak va ishchi yuzidagi bosim keyingi tasvirlangan.
Ishchi yuzni qazib olish jarayonida, orqali o'tadigan iflos havo ish yuzi yuqori burchagiga gaz katta mi- qdorda oshiradi va pullaridan sabab yuqori burchakdagi gaz, bu ishlaydigan yuzning gaz kontsentratsiyasiga ta'sir qiladi yer osti koni. Shaxta bosimi ta'siri tufayli geologik strukturalar va tog ' - kon ko'mir konidagi boshqa omillar, konda yuzaga keladigan gaz kontsentratsiyasi ko’mir qatlamiga bog’liq va
shunga ko'ra o'zgaradi, bu kon qazish paytida gaz kontsentratsiyasiga bevosita ta'sir qiladi. Ishchi yuzning qo'llab-quvvatlovchi bosim ma'lumotlari geologik o'zgarishlarni aks ettiradi. ko'mir tikuv tuzilishi, va tog ' - kon mashina tom bosimi davomida buzilgan operatsiya. Tomning bosimi o'zgarganda, goafdagi gaz kontsentratsiyasi o'zgarib turadi, bu pastga tushadigan ishchi yuzdagi gaz kontsentratsiyasiga ta'sir qiladi. Muayyan birlashma mavjud yuqori burchak gaz kontsentratsiyasi, kon coalbed gaz kontsentratsiyasi o'rtasidagi munosabatlar, yuz bosimi va ishlaydigan yuz gazining konsentratsiyasi. Ma'lumotlarning to'rt o'lchamlari bor bir marta anormallik turli daraja, bu gaz ofatlar olib kelishi mumkin. Ning to'rt o'lchovli ma'lumotlari orasidagi bog'lanish munosabatlarini yanada o'rganish yuqori burchak gaz kon- sentratsiyasi, kon coalbed gaz konsentratsiyasi, gaz konsentratsiyasi ishchi yuz va ishchi yuz bosimi va to'rt o'l- chovli o'rtasidagi bog'liqlik ma'lumotlar va er osti gaz xavfi voqealar, bu qog'oz uchun erta ogohlantirish modelini belgilaydi ko'mir yuz gazining multifaktorli ulanish munosabatlarini tahlil qilish, chuqur tahlil qiladi yuqori bur- chagida va kon coalbed ko'mir yuzi gaz kontsentratsiyasini belgilaydi va anormal ma'lumotlar ishchi yuz bosim qiymatlari va birlashmasi qoidalarini belgilaydi. Tahlil jarayonida asosiy ma'lumotlarning etishmasligi ehtimoli ham mavjud. Bunga end, bu qog'oz ko'mir yuz gaz multifactor qo'shish munosabatlar erta ogohlantirish modelini taklif tahlil. Modelda dastlabki Klaster markazini optimallashtirishga asoslangan k-vositalar algoritmi mavjud va vaznni optimallashtirishga asoslangan Apriori algoritmi. Barcha boshlang'ich Klaster markazi optimallashtirish ma'lumotlarga optimallashtirish uchun oldindan buyurtma qilingan ma'lumotlar to'plamining Klaster markazi yordamida erishiladi k-vositalar algoritm. Optimallashtirilgan algoritm to'plangan ma'lumotlar to'plamidagi chet qiymatlarni filtrlash uchun ishlatiladi chet qiymatlar to'plamini oling. Keyin Apriori algoritmi optimallashtiriladi, shunda u ko'proq narsani aniqlay oladi. Voqealarda kamroq uchraydigan muhim ma'lumotlar. Bundan tashqari, u qazib olish va tahlil qilish uchun ishlatiladi. Birlashmasi g'ayritabiiy qadriyatlar qoidalari va gaz orasida qiziqarli birlashmasi qoida tadbirlar olish turli o'lchamlardagi chet qiymatlar.
Va nihoyat, gaz xavfining to'rtta ogohlantirish darajasi har xil ishonch intervallari, haqiqat va ishonchli ogohlantirish natijalari olinadi. Konchilik assotsiatsiyasi tomonidan turli darajada g'ayritabiiy ma'lumotlar, erta gaz amal qilish va samaradorligini o'rtasida qoidalari bu maqolada taklif model tasdiqlangan ogohlantirish. Erta ogohlantirish tasnifini anglash gaz xavfi ko'mir konlari xavfsizligini yaxshilash uchun muhim amaliy ahamiyatga ega.2 Ko'pgina mamlakatlarda ko'mir konlariga gaz, ko'mir changlari kabi tabiiy ofatlar tahdid solmoqda, yong'in, kon jarayonida turli daraja tom buzish va suv hujum. Ko'mir konlarida ko'plab baxtsiz hodisalar orasida gaz hodisalari eng ko'zga ko'ringan hisoblanadi. Misol uchun, 2013 yildan 2020 yilgacha Xitoyda jami 225 ta turli xil gaz hodisalari sodir bo'ldi, 1304 kishi vafot etdi umumiy baxtsiz hodisalarning 8,3% va o'limning 28,05% ni tashkil qiladi. Ehtiyoj ko'mir koni gaz nazorati dolzarb bo'lib qolmoqda. Bugungi kunga qadar dunyodagi ko'plab olimlar gazni bashorat qilish va erta ogohlantirish bo'yicha tadqiqotlar olib bordi. Song va boshqalar ishlatilgan.
Gaz drenaj quvurining gaz xaotik xususiyatlarini tahlil qilish uchun R/s tahlil usuli Hongyang No. 1203 konining 2 ishchi yuzida va Hurst indeksidan foydalangan gaz o'zgarishi tendentsiyasini tahlil qiling va birgalikda yashash haqida erta ogohlantirishni bashorat qiling ko'mir va gaz. Kulrang maqsad modelini tashkil gaz ta'sirini tahlil bosim, diffuziyaning dastlabki tezligi, ko'mirning qattiqligi va ko'mir va gaz portlashlarida shikastlanish turi va modelning ishlash imkoniyatlarini ko'rsatib, ko'mir va gaz portlashlari bashorat qilish ma’lumotlarning intel- lektual tahlili zaruriyatini taqozo etadi. Tarmoqning og'irligini sozlash orqali BP neyron tarmog'ini yaxshilash lozim bo’ladi va bunday tahliliy qayta ishlangan intellectual tahlil mahsuli hisoblangan yondashuvlar mavjud muammoni eng optimal metodlar yordamida hal qilish ehtimolini yuqori darajaga ko’taradi. Qo'shimcha momentum bilan va ko'mir va gaz portlash ofatlar bashorat qilish, uni amaliy, bu yaxshilangan algoritmning ustunligini isbotladi. Kumari va boshq. joriy yagona manifoldning yaqinlashishi va proektsiyasi (UMAP) va uzoq qisqa muddatli
xotira (LSTM) chuqur o'rganish modeli muhrlangan hududning yong'in holatini prognoz qilish uchun taklif qilingan yer osti ko'mir konlarida va eksperimental tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, ba- shorat samaradorligi taklif etilayotgan UMAP- LSTM modeli mavjud SVR. Sun'iy intellekt texnologiyasi asosida ishlaydigan Intellektual qidiruv ma'lumotlar siloslarini yo'q qiladi va xodimlar va mijozlarga kerakli ma'lumotlarni tez va oson topishga yordam beradi. Yakuniy foydalanuvchilar istalgan joydan (kompaniyangiz ichida yoki tashqarisida) va formatidan qat'i nazar ma'lumotlar to'plamlarida ma'lumot olish uchun Intellektual qidiruvdan foydalanishlari mumkin: ma'lumotlar bazalaridagi katta ma'lumotlar, hujjat boshqaruvi tizimlari, raqamli kontent, veb- sahifalar, qog'ozda va qayerda bo'lmasin. Intellektual qidiruv va korporativ qidiruv tabiiy til qidiruvi, AI qidiruvi yoki sun'iy intellekt asosidagi qidiruv va kognitiv qidiruv bilan sinonimdir. Intellektual qidiruv tarixi va evolyutsiyasi Korxona ma'lumotlarini qidirish tizimlari ommaviy internet paydo bo'lishidan ancha oldin paydo bo'lgan. Ko'p foydalanuvchili asosiy kompyuter tizimlarini joriy etishning eng dastlabki afzalliklaridan biri shundaki, ular katta hujjat omborlarida matn satrlariga aniq mos keladiganlarni topish orqali ma'lumotni topishni osonlashtirdi.
Ish stoli kompyuterlari va korporativ intranetlarning o'sishi bilan IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) va mahalliy qidiruv vositasi FAST (keyinchalik Microsoft tomonidan sotib olingan) kabi tijorat korxonalarini qidirish echimlari korporativ hisoblashda asosiy oqimga aylandi. Biroq, Google (va undan oldingi AltaVista) kabi bepul, ommaga ochiq veb-qidiruv tizimlarining yuksalishi va ommalashishi foydalanuvchilarning ma'lumot olish, kontentni topish va korporativ qidiruv platformalariga bo'lgan umidlarini tubdan o'zgartirdi.
Korxona qidiruv vositalari tekshirilishi kerak bo'lgan ma'lumotlar hajmi va xilma- xilligining tez o'sishi sharoitida natijalarni olish tezligi kognitiv qidiruv algoritmi samaradorligining asosiy ko'rsatkichiga aylandi. Bugungi Intellektual qidiruv echimlari katta ma'lumotlar yuklarining ishlash talablarini bajara oladigan
arxitekturalarga asoslangan bo'lishi kerak. Ular zarur miqyoslilikni ta'minlaganligi sababli, keng qamrovli API integratsiyasi va avtomatlashtirishga ega bulutli infratuzilmalar odatda vazifa uchun eng mos keladi. An'anaviy qidiruv tizimlariga nisbatan Intellektual qidiruv Korxonalar Google yoki boshqa an'anaviy qidiruv tizimlaridan biznesga oid javoblarni topish uchun foydalana olmaydi, masalan, "nega yangi mahsulotimizni jo'natish kechikmoqda?" yoki "o'tgan hafta mijozlarimizning eng ko'p xabar qilingan muammolari nima edi?" Intellektual qidiruv, qidiruv tizimlari va veb- qidiruvlardan (masalan, Bing, Google Search yoki AskJeeves) farqli o'laroq, biznesingizga xos ma'lumotlar va javoblarni ko'rsatadi. Sun'iy intellekt Intellektual qidiruvni quyidagi imkoniyatlarga ega vositalar bilan jihozlaydi:
|
| |