Информационных технологий ташкентский университет информационных. Диссертация выполнена в Ташкентском университете информационных технологий.


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.

ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ
ҲУЗУРИДАГИ ИЛМИЙ ДАРАЖА
ЛАР

БЕРУВЧИ

DSc
.27.06.2017

.
07
.01 РАҚАМЛИ ИЛМИЙ КЕНГАШ


ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ

МЎМИНОВ БАҲОДИР БОЛТАЕВИЧ

НОРАВШАН ВА СТОХАСТИК АХБОРОТ МУҲИТЛАРИДА
МАЪЛУМОТЛАРНИ ИЗЛ
АШ ВА ҚАЙТА ИШЛАШ МОДЕЛЛАРИ
,
УСУЛЛАРИ

05.
01
.0
4



Ҳисоблаш машиналари, мажмуалари ва компьютер тармоқларининг
математик ва дастурий таъминоти








ТЕХНИКА ФАНЛАРИ ДОКТОРИ 
DSc
)


Д
ИССЕРТАЦИЯСИ АВТОРЕФЕРАТ
И


Тошкент


2017


2


УДК:

004.681.4:517(575.1)


Докто
рлик DSc диссертацияси автореферати мундарижаси



Оглавление автореферата докторской DSc диссертации



Contents of the
doctoral
(DSc)
dissertation abstract





Мўминов Баҳодир Болтаевич

Норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қ
айта
ишлаш моделлари, усуллари.......................…………...……………………...…
3






Муминов Баходир Болтаевич

Модели, методы поиска и обработки данных в нечетких и стохастических
информационных средах

................................................……………......
..........
2
9






Muminov Bahodir Bolta
evich

inforaion environens……
.............................................................................
55






Эълон қилинган ишлар р
ўйхати

Список опубликованных работ

Lis of plished works………………
……..
…………..………………....…….
.

59



3



ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИ УНИВЕРСИТЕТИ
ҲУЗУРИДАГИ ИЛМИЙ ДАРАЖАЛАР БЕРУВЧИ

DSc
.27.06.2017.Т
.
07
.01 РАҚАМЛИ ИЛМИЙ КЕНГАШ


ТОШКЕНТ АХБОРОТ ТЕХНОЛОГИЯЛА
РИ УНИВЕРСИТЕТИ

МЎМИНОВ БАҲОДИР БОЛТАЕВИЧ

НОРАВШАН ВА СТОХАСТИК АХБОРОТ МУҲИТЛАРИДА
МАЪЛУМОТЛАРНИ ИЗЛАШ ВА ҚАЙТА ИШЛАШ МОДЕЛЛАРИ,
УСУЛЛАРИ

05.
01
.0
4



Ҳисоблаш машиналари, мажмуалари ва компьютер тармоқларининг
математик ва дастурий таъминоти








ТЕХНИК
А ФАНЛАРИ ДОКТОРИ 
DSc
)

ДИССЕРТАЦИЯСИ АВТОРЕФЕРАТ
И


Тошкент


2017




4



Техника фанлари бўйича фан доктори DSc диссертацияси мавзуси Ўзбекистон
Республикаси Вазирлар Маҳкамаси ҳузуридаги Олий аттестация комиссиясида
B2017.2.DSc/Т75 рақам била
н рўйхатга олинган.

Диссертация Тошкент ахборот технологиялари университетида бажарилган.

Диссертация автореферати уч тилда ўзбек, рус, инглиз резюме Илмий кенгаш веб

саҳифасида 
www
.
tuit
.
uz
 ва «
Ziyonet
» Ахборот таълим порталида 
www
.
ziyonet
.
uz
)

жой
лаштирилган.

Илмий маслаҳатчи:

Рах
матуллаев Марат Алимович


техника фанлари доктори, профессор

Расмий оппонентлар


Бекмуратов Тўлқин Файзиевич


техника фанлари доктори, профессор, академик


Турсунов Бахтияр Мухамеджано
в
ич


техника фанлари доктори, профессор


Б
а
бомурадов Озод Жўраевич



техника фанлари доктори

Етакчи ташкилот: Ўзбекистон
Миллий
университети

Диссертация ҳимояси Тошкент ахборот технологиялари университети ҳузуридаги
DSc
.27.06.2017.Т.07.01 рақамли Илмий ке
нгашнинг 2017 йил «_
_

________
____ соат ___ даги
мажлисида бўлиб ўтади. Манзил: 100202, Тошкент ш., Амир Темур кўчаси, 108. Тел.: 99871
238
-
64
-
43; факс: 99871 238
-
65
-
52;
e
-
mail
:
tuit
@
tuit
.
uz
.).

Диссертация билан Тошкент ахборот технологиялари уни
верситетининг Ахборот
-
ре
сурс
марказида танишиш мумкин  ___
_ рақами билан рўйхатга олинган. Манзил: 100202, Тошкент
ш., Амир Темур кўчаси, 108. Тел.: 99871 238
-
65
-
44.

Диссертация автореферати 2017 йил «____» ____
__
___ куни тарқатилди.

2017 йил «____
» _______
_____
__ даги ______ рақамли реестр баённомаси.












Р.Ҳ.Ҳамдамов

Илмий даражалар берувчи илмий

кенгаш раиси т.ф.д., профессор

Ф.М.Нуралиев

Илмий даражалар берувчи илмий

кенгаш илмий котиби т.ф.д.

Х.Н.Зайниддинов

Илмий даражалар б
ерувчи илмий кенгаш

қошидаги

илмий семинар раиси, т.ф.д.
профессор



5



КИРИШ Фан доктори 
DSc
 диссертацияси аннотацияси


Диссертация м
авзу
си
нинг долзарблиги ва зарур
а
ти.
Жаҳонда
аҳолининг электрон ресурсга, ахборотга бўлган эҳтиёжларини қондириш
учу
н корпоратив ахборот ресурс марказларида маълумотларни интеллектуал
излаш тизимларини яратишга катта эътибор қаратилмоқда. Кун сайин
катталашиб бораётган ахборот ресурсларидан фойдаланиш технологиялари,
инсоният учун бугуннинг муҳим масалаларидан бири бўли
б қолмоқда.

Бу борада, жумладан корпоратив тармоқларда маълумотларни семантик ва
норавшан қоидалар асосида излаш, қайта ишлаш технологияларини
такомиллаштириш, маълумотлар ва мантиқий билимлар базасини
лойиҳалаштиришга алоҳида эътибор қаратилмоқда. Ушбу с
оҳада хорижий
мамлакатларда, жумладан АҚШ, Германия, Япония, Хитой, Австрия,
Франция, Греция, Россияда ахборот ресурслардан фойдаланиш учун
маълумотларни интеллектуал излаш тизимининг математик ва дастурий
таъминотини ярати
ш муҳим аҳамият касб этади.

Жаҳон
да корпоратив тармоқларда маълумотларни излаш тизимини
яратиш, маълумотлар ва семантик билимлар базасини лойиҳалаш,
маълумотларни интеллектуал таҳлил қилиш, излаш, сақлаш алгоритмлари ва
дастурий модулларини яратиш, такомиллаштиришга қаратилган илмий
-
тадқи
қот

ишлари олиб борилмоқда. Шу жиҳатдан корпоратив тармоқларнинг
норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қайта
ишлаш моделлари, усулларини ишлаб чиқиш, лойиҳалаштириш,
маълумотларни излаш тизимини яратувчи дастурий таъминотни ярати
ш
муҳим вазифалардан ҳисобланади.

Республикамиз мустақилликка эришгандан буён жамиятни
ахборотлаштириш даражасини оширишда ахборот технологиялари, аппарат
-
дастурий воситаларни интеллектуал бошқариш тизимлари асосида ахборот
ресурс марказларининг маълумотла
р базасини шакллантириш, корпоратив
ахборот кутубхона тизимлари, миллий контент яратишга алоҳида эътибор
қаратилмоқда. Бу борада, жумладан маълумотларни излаш тизимларида
мантиқий излаш дастурий комплекслари ва маълумотлар базаларини ишлаб
чиқиш йўлга қўйи
лди. Шулар билан бир қаторда маълумотларни
интеллектуал излаш ва тақдим қилиш жараёнларини такомиллаштириш,
миллий тилда тузилган сўровларни қайта ишлаш технологияларини ишлаб
чиқиш талаб этилмоқда. 2017
-
2021 йилларда Ўзбекистон Республикасини
янада ривожл
антириш бўйича
Ҳаракатлар

стратегиясида «
...
миллий
контентни ривожлантириш, давлат тилидаги таълим, илмий
-
маърифий,
ёшлар эҳтиёжларига мос замонавий ахборот ресурсларини, мультимедиа
маҳсулотларини яратиш ва тарғиб қилиш механизмларини такомиллашти
-
риш, ..
.
ахборот
-
коммуникация

технологияларини

жорий

этиш
»
1

вазифалари
белгиланган. Мазкур вазифаларни амалга ошириш, жумладан

корпоратив



1

Ўзбекистон

Республикаси

Президентининг

2017

йи
л

7

февралдаги

ПФ
-
4947
-
сон

«
Ўзбекистон

Республикасини

янада

ривожлантириш

бўйича

Ҳаракатлар

стратегияси

тўғрисида
»ги

Фармони.

6


ахборот кутубхона тизимларида электрон ресусларни шакллантириш,
маълумотларни интеллектуал излаш тизимлари
ни
такомиллаштириш,

мантиқий семантик маълумотлар ва билимлар базаси, дастурий воситаларини
ишлаб чиқиш
муҳим масалалардан бири ҳисобланади
.

Ўзбекистон Республикасининг «Ахборот эркинлиги принциплари ва
кафолатлари тўғрисида»ги
2002, «Ахборот
-
кутубхона фаолияти
тўғрисида»ги 2011

қонунлари, Ўзбекистон Республикаси Президентининг
2017 йил 7 февралдаги ПФ
-
4947
-
сон «Ўзбекистон Республикасини янада
ривожлантириш бўйича Ҳаракатлар стратегияси тўғрисида»ги, 2017 йил

30 июндаги ПФ
-
5099
-
сон «Республикада ахборот технологиялари соҳасини
р
ивожлантириш учун шарт
-
шароитларни тубдан яхшилаш чора
-
тадбирлари
тўғрисида»ги фармонлари, Вазирлар Маҳкамасининг 2011 йил 5 июлдаги
198
-
сон «Ахборот
-
кутубхона ва ахборот
-
ресурс марказларида ва
кутубхоналарда тўлиқ матнли электрон ахборот
-
кутубхона ресурсл
ари
фондини яратиш тўғрисида»ги, 2017 йил 14 августдаги 625
-
сон «
Интернет
жаҳон ахборот тармоғида миллий контентни янада ривожлантириш чора
-
тадбирлари тўғрисида»ги
қарорлари

ҳамда мазкур фаолиятга тегишли бошқа
меъёрий
-
ҳуқуқий ҳужжатларда белгиланган вазиф
аларни амалга оширишга
ушбу диссертация муайян даражада хизмат қилади.

Тадқиқотнинг республика фан ва технологиялари ривожланиши
-

нинг устувор йўналишларига мослиги
. Мазкур тадқиқот республика

фан
ва технологиялар ривожланишининг IV. «Ахборотлаштириш ва ах
борот
-
коммуникация технологияларини ривожлантириш» устувор йўналишлари
доирасида бажарилган.

Диссертация мавзуси бўйича хорижий илмий тадқиқотлар шарҳи
2
.
Норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қайта
ишлашнинг моделлари, усуллари
асосида дастурий таъминотлар яратиш,
маълумотлар ва билимлар базаларини лойиҳалаштириш бўйича жаҳоннинг
етакчи илмий марказлари, жумладан Cener of Excellence in Space Daa and
Inforaion Sciences АҚШ,
European Research Consortium of Informatics and
Mat
heaics Испания,
ern Universiies Hagen Германия, rederick
University (
Кипр
), Graz University of Technology (
Австрия
), Gulf University for
Science & Technology Қувайт, Insie for Coper Science and Conrol
Венгрия, Naional Insie of Inf
oraics Япония, Naional Technical
Universiy of Ahens Греция, Universiy of Novi Sad Сербия, Universiy of
Science and Technology of China Хитой,
Ҳисоблаш

технологиялари
институти Россия,
Тошкент ахборот технологиялари университетида
Ўзбекист
он кенг қамровли илмий
-
тадқиқот ишлари олиб борилмоқда.

Маълумотларни излаш ва қайта ишлаш моделлари, усулларини яратиш,
маълумотларни излаш тизимларини такомиллаштиришга оид жаҳонда олиб
борилган тадқиқотлар натижасида қатор, жумладан қуйидаги илмий нати
жалар
олинган: т
ерминларга асосланган веб иловаларда матнларни излашда тилга



2

Диссертация мавзуси бўйича хорижий илмий
-
тадқиқотлар шарҳи
http://search.ebscohost.co
m
,
http://link.springer.com
,
https://databases.library.jhu.edu
, EBSCO information services, ProQuest, Nature, Oxford
University Press, Cambridge University Press, e
IFL
ва бошқа манбалар асосида ишлаб чиқилган.

7


оид тўсиқларни бартараф этиш алгоритмлари яратилган Naional Universiy
of Disance Edcaion, Испания; XML синфлаш ва асосий элементларни
таҳлиллаш ёрдамида излаш, замонавий ку
тубхоналарда матнли излаш,
автоматик таҳлил қилиш усуллари ишлаб чиқилган New Jersey Insie of
Technology Universiy Heighs, Norh Carolina Sae Universiy Lirary, АҚШ;
маълумотларни излашда агрегатив операторлардан фойдаланиб
бирлаштириш моделлари

яратилган Universiy of Pierre and Marie Crie,
Франция; веб контентларда маълумотларни излаш учун Яндекс 
CompTek
Inernaional илмий маркази, Россия
), Google (
Sanford Universiy, АҚШ
)
маълумотларни излаш тизимлари ва SEO 
Google Inc

илмий маркази,

АҚШ
)
тамо
йиллари ишлаб чиқилган.



Д
унёда маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта ишлаш
масалаларини тадқиқ қилиш учун электрон ресурсларни яратиш
,
жараёнларни моделлаштириш ва юқори самарали бошқариш тизимларни
яратиш бўйича қатор, жумладан қуйидаги устувор йўналишларда
тадқиқотлар олиб борилмоқда: информатика ва кутубхона соҳаларидаги
маълумотларни излаш ва қайта ишлашда норавшан тўпламлар назария
си
асосида интеллектуал дастурий модулларни яратиш; Daa ining, Tex
ining, Big Daa модел ва усулларига асосланган маълумотларни мантиқий
излаш, сақлаш усулларини яратиш ва маълумотларни излаш тизимлари билан
интеграция қилиш усуллар ва алгоритмларини и
шлаб чиқиш; SMART ва SEО
тамойиллари асосида семантик ядро, билимлар базасини яратиш ҳамда
миллий тилларга асосланган маълумотларни излаш моделлари ва дастурий
таъминотини ишлаб чиқиш.

Муаммонинг ўрганилганлик даражаси.
Компьютер тармоқларида

маълумотларни

интеллектуал излаш ва қайта ишлаш муаммоларига
математик статистика, норавшан тўпламлар назарияси, Daa ining, Tex
ining ва Big Daa асосида моделларни қуриш ва усулларини яратиш,
SMART ва SEO тамойилларини ривожлантириш ва ахборот ресурсларини
жорий қ
илиш муаммолари бўйича тижорат компаниялари Bing, Google,
Raler, Search.Mail.r, Yandex ва дунёнинг машҳур олимлари раҳбарлигида
тадқиқот ишлари олиб борилмоқда, жумладан Y.Baeza, M.Boghane,

Z.Lotfi, J
.Wang,
Н.Ш.Виктор, маълумотларни излаш тизимларининг таҳлили, муаммо ва
ечимларига бағишланган тадқиқот ишларини Slon, Haran, Krovez, Hll,
шарқ мамлакатларининг тиллари асосида маълумотларни излаш бўйича
Lnde, орфографик хатоларни тузатишнинг эҳтимол
ли моделларини яратиш
бўйича Kernigan, Bill ва Mooreлар, сўровларни қайта ишлаш модел ва
алгоритмлари асосида сўровларни қайта тузиш ва тадбиғи бўйича Ccerzan
ва Brillлар, Республикамизда луғатда матнларни қайта ишлаш муаммолари
бўйича М.И Бадалов ва А.М.

Мирзамовлар тадқиқот ишларини олиб борган.

Маълумотларни интеллектуал таҳлиллаш ва қайта ишлаш бўйича
Л.Заде, А.Холмблад , Б.Коскон, Д.Дюбуа, А.Парада, Е.Мамдани, В.В.Рыбин,
Б.Лю, М.Джамшиди, Б.Фазлоллахин, Э.Мендельсон, А.Леоненков,
Республикамизда ком
пьютер тармоқларида интеллектуал таҳлил асосида
8


қарор

қабул қилиш бўйича академиклар Т.Ф. Бекмурадов ва М.М.Камилов,
академик Ф.Б.Абуталиев, Н.Р.Юсупбеков, Д.Мухаммадиева, М.И.Бадалов,
Р.А.Алиев, Н.А.Игнатов каби олимларимизнинг тадқиқот ишларида
ўрганилга
н. Электрон ресурсларни яратиш ва унда излаш масалалари бўйича
назарий ва амалий тадқиқот ишлари олиб борган олимларга Henriee D.
Avra, Hgh С. Akinson, Donald S. Clerson, корпоратив ахборот
кутубхона тизимлари учун модел ва алгоритмлар А.С. Крауш,

Д.Ю. Копытков томонидан бажарилган илмий
-
амалий тадқиқот ишларида,
библиографик ахборотларга ишлов бериш моделлари ва алгоритмлари

Я.Л. Шрайберг, Ф.С. Воройский,
У.Ф. Каримов, R.P. Rodgers ва

А.А. Леонтьевларнинг ишларида, Республикамизда корпоратив ахб
орот
кутубхона тизимларини яратиш ҳамда марказлашган каталоглаштириш
тизимларининг модел ва алгоритмларини яратиш, жорий қилиш,
маълумотларни излаш, хавфсизлигини таъминлаш асосан У.Ф.Каримов ва
М.А. Раҳматуллаев раҳбарлигида ўрганилган.

Шунингдек, маълум
отларни излаш масалалари доирасида фан ва
таълимга оид корпоратив ахборот кутубхона тизимларини тадқиқ қилиш,
маълумотларнинг тузилиши, хусусиятлари, сўровларни шакллантириш ва
қайта ишлаш, маълумотларни йиғиш, мантиқий семантик ядрони яратиш,
электрон рес
урслар рейтингини ҳисоблаш, маълумотларни интеллектуал
излаш, тақдим қилиш моделлари ва усулларини яратиш, маълумотларни
излаш тизимининг дастурий таъминотини ишлаб чиқишга бағишланган
илмий изланишлар ҳозирги кунда етарли даражада ўрганилмаган.

Диссертаци
я тадқиқотининг диссертация бажарилган олий таълим
муассасасининг илмий
-
тадқиқот ишлари режалари билан боғлиқлиги.
Диссертация тадқиқоти Тошкент ахборот технологиялари университети ва
Ўзбекистон миллий университетининг илмий
-
тадқиқот ишлари режасининг
А5
-
0
55
-
«Корпоратив тармоқларнинг норавшан ва стохастик ахборот
муҳитларида сўровларни қайта ишлаш» 2015
-
2017; А5
-
066
-
«
Битирув
малакавий ва магистрлик ишлари натижалари ва ютуқлари билан алмашиш
имкониятини берувчи виртуал биржа платформасини ишлаб чиқиш
»

(2
015
-
2017; И
-
2017
-
4
-
4
-
«Ахборот тизимларида маълумотларга интеллектуал
ишлов бериш, излаш моделларини яратиш ва жорий қилиш» 2017
-
2018);

И
-
2016
-
4
-
15
-
«Кутубхона ресурсларидан мобил алоқа асосида тармоқдан
фойдаланишнинг дастурий таъминотини яратиш ва тадби
қ

қилиш»

(2016
-
2017 мавзуларидаги лойиҳалари доирасида бажарилган.

Тадқиқотнинг мақсади

корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг
норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қайта
ишлаш моделлари, усулларини ишлаб чиқиш ва дастурий

таъминотини
яратишдан иборат.

Тадқиқотнинг вазифалари:

корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг ахборот муҳитларини
классификациясини, маълумотларни излаш ва қайта ишлашнинг схемасини,
излаш технологияларининг босқичларини ҳамда маълумотларни сақлаш
ус
ул, алгоритми ва дастурий модулини ишлаб чиқиш;

9


корпоратив ахборот кутубхона тизимларидаги электрон ресурснинг
дастлабки рейтингини ҳисоблаш усулини ишлаб чиқиш;

корпоратив тармоқнинг ахборот муҳитларида маълумотларни
излашнинг асосий элементлари асосид
а излаш вақтини камайтириш
моделини ишлаб чиқиш;

норавшан сўровлар учун параметрик тегиш
лилик функцияларини
лойиҳалаштириш усули ва дастурий модулини ишлаб чиқиш;

норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва
қайта

ишлаш модели, усули,

алгоритми ва дастурий модулини ишлаб чиқиш;

норавшан ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қайта ишлаш
учун билимлар базасини яратиш усули, алгоритми ва дастурий модулини
яратиш;

корпоратив ахборот кутубхона тизимларида маълумотларни излаш
тизиминин
г дастурий таъминоти, IDE моделлари, архитектураси,
модуллари, алгоритмлари ва маълумотлар базасини ишлаб чиқиш.

Тадқиқотнинг объекти
сифатида фан ва таълимга оид корпоратив
ахборот кутубхона тизимларининг норавшан ва стохастик ахборот
муҳитларида маълум
отлари излаш ва қайта ишлаш жараёнлари олинган.

Тадқиқотнинг предмети

корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг
норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни интеллектуал
излаш ва қайта ишлаш, маълумотлар ва билимлар базасини яратиш
технологи
ялари ва бошқариш тизими, мантиқий излаш моделлари, усуллари
ва дастурий воситаларидан иборат.

Тадқиқотнинг усуллари.
Тадқиқот жараёнида математик
моделлаштириш, норавшан тўпламлар назарияси, математик статистика,
алгоритмлаштириш,

функционал моделлаштириш
,

объектга йўналтирилган
дастурлаш ҳамда MVC, DOM, ORM технологиялари ва ҳисоблаш
экспериментларини ўтказиш усуллари, дастурий модулларни синовдан
ўтказиш усуллари қўлланилган.

Тадқиқотнинг илмий янгилиги
қуйидагилардан

иборат:

корпоратив ахборот кутубхон
а тизимларида маълумотларни самарали
излаш ва қайта ишлашнинг рекуррент муносабатли сақлаш алгоритми
такомиллаштирилган ва дастурий модули ишлаб чиқилган;

электрон ресурснинг кирувчи ва чиқувчи ҳаволалари асосида дастлабки
рейтингини ҳисоблаш усули ва даст
урий модули ишлаб чиқилган;

корпоратив тармоқнинг стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни
мантиқий семантик излаш модели яратилган;

норавшан сўровлар учун лингвистик ўзгарувчига асосланган параметрик
тегишлилик функцияларини лойиҳалаштириш усули таком
иллаштирилган ва
дастурий модули ишлаб чиқилган;

норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида мантиқий муносабатга
асосланган маълумотларни излаш тизимининг семантик ядро модели,
алгоритми ва дастурий модули ишлаб чиқилган;

норавшан ахборот муҳитларида маълум
отларни интеллектуал излаш
10


тизимининг Мамдани қоидасига мувофиқ билимлар базасини яратиш
модели, алгоритми ва дастурий модули ишлаб чиқилган;

корпоратив тармоқда маълумотларни излаш тизимини яратувчи SV
технологияси, унинг архитектураси, IDE моделлари ва

алгоритмлари,
маълумотлар базасининг лойиҳаси ишлаб чиқилган.

Тадқиқотнинг амалий натижалари
қуйидагилардан

иборат:


компьютер тармоқларининг

корпоратив ахборот кутубхона тизимларида
маълумотларни излаш ва қайта ишлашнинг бошқарув схемаси, ахборот
муҳитл
арининг классификацияси ишлаб чиқилган;


фойдаланувчиларнинг сўровларини шакллантириш алгоритми,
параметрли тегишлилик функциясини лойиҳалаш алгоритми, дастурий
модуллари ишлаб чиқилган;

маълумотларни излаш тизимлар
и
ни лойиҳалаштиришнинг IDE
моделлари, ма
ълумотлар базасининг лойиҳаси ҳамда корпоратив
тармоқларнинг норавшан ва стохастик ахборот муҳитлари учун SV
технологияси асосида «ARMAT»

дастурий таъминоти ишлаб чиқилган.

Тадқиқот натижаларининг ишончлилиги.
Тадқиқот иши бўйича
олинган солиштирма ста
тистик маълумотлар, таклиф қилинган математик ва
IDE моделлар, усул ва алгоритмлар негизида яратилган
SV технологияси
асосида «ARMAT» дастурий таъминоти
маълумотларни интеллектуал
излаш ва қайта ишлаш масалаларини
ечишда реал ва тажриба синовидан
ўтказ
илиши билан таъминланиши, корпоратив ахборот кутубхона
тизимининг норавшан ахборот муҳитларида маълумотларни интеллектуал
излаш тизимларининг мантиқий семантик ва норавшан билимлар базасининг
аҳамияти, мослиги ва моҳияти, мезонлар асосида тажриба натижалар
и
ни

таққослаш усулидан фойдаланиши, ахборот тизимларида маълумотларни
интеллектуал излаш ва қайта ишлаш
соҳадаги етакчи олимлар ва мутахассис
экспертларнинг якуний натижалар бўйича хулосалари билан изоҳланади.

Тадқиқот натижаларининг илмий ва амалий аҳамия
ти.
Тадқиқотда
олинган натижаларнинг илмий аҳамияти маълумотлар тузилмаси турлича
бўлган ёки тизимлаштирилмаган ахборот муҳитлари учун янги
модификациялашган маълумотларни излаш ва қайта ишлаш усул
ларини,
алгоритмларини яратиш, маълумотларни параллел изла
ш ва қайта ишлаш,
турли хусусиятли электрон ресурсларни яратиш, илмий электрон
ресурсларнинг импакт факторини ҳисоблаш, фан ва таълим, кутубхона,
архив, музей ва ихтисослаштирилган корпоратив тармоқларда
маълумотларни излаш тизимининг модулларини яратиш ҳа
мда электрон
ҳукумат доирасида маълумотларни излаш масалаларини илмий ечимларини
олиш билан изоҳланади.

Олинган натижаларнинг амалий аҳамияти электрон ресурсларда
фойдала
нувчиларнинг табиий тил асосида ёзган сўровларни қайта ишлаш,
архивлар, музейлар, ма
ълумотномалар тизими, ҳужжат алмашиш тизимлари,
фан ва таълимга оид манбааларни сақловчи маълумотлар базасида, ZiyoNe
каби дастурий таъминотлар учун ички дастурий модул сифатида
фойдаланиш, шунингдек, мактаб, академик лицей ва касб
-
ҳунар билим
11


юртлари, ма
хсус электрон ресурсга эга муассасалари, Давлат ахборот
ресурсларини шакллантириш, улардан фойдаланиш ижросини таъминлаш,
жаҳон ахборот ресурсларини тўплаш, қайта ишлаш ва излаш билан
изоҳланади.

Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши.
Норавшан ва стохас
тик
ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва қайта ишлаш моделлари,
усуллари, SV технологияси асосида корпоратив ахборот кутубхона
тизимининг «ARMAT» дастурий таъминоти негизида:

электрон ресурснинг дастлабки рейтингини ҳаволалар асосида ҳисоблаш
усул
и, фойдаланувчиларнинг норавшан сўровлари учун лингвистик
ўзгарувчига асосланган параметрик тегиш
лилик функцияларини
лойиҳалаштириш алго
ритми ва дастурий модули, билимлар базасини яратиш
усули, алгоритми ва дастурий модули Фанлар академиясини асосий
куту
бхонасининг корпоратив тармоқларига жорий қилинган Ахборот
технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг
2017 йил 30 октябрдаги

33
-
8/7293
-
сон маълумотномаси. Илмий тадқиқот
натижасида электрон ресурсларнинг рейтингини ҳисоблаш самарад
орлигини
30%га ошириш, ресурсларни тақдим қилишда фойдаланувчиларга рейтинги
юқори ресурслардан фойдаланиш, корпоратив тармоғида сўровларни қайта
ишлаш самарадорлигини 15%га ошириш, маълумотларни йиғиш, излаш ва
қайта ишлаш, тақдим қилиш самарадорлигини 12
%га ошириш имконини
берган.

мантиқий семантик излашнинг математик модели, сўровларини қайта
ишлаш учун лингвистик ўзгарувч
ига асосланган параметрик тегиш
лилик
фу
нкцияларини лойиҳалаштириш алго
ритми ва дастурий модули, семантик
ядро яратиш модели, усуллари,

алгоритмлари ва дастурий модули
Республика илмий қишлоқ хўжалиги кутубхонаси ва унинг филиаллараро
корпоратив тармоғига жорий қилинган Ахборот технологиялари ва
коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2017 йил

30 октябрдаги

33
-
8/7293
-
сон маълумо
тномаси. Илмий тадқиқот натижасида
табиий тилда баён қилинган сўровларга мос ресурсларни танлаш
имкониятини 30%га ошириш, маълумотларни излаш самарадорлигини 8%га
ошириш, топилган мос электрон ресурслар сонини 2 баро
б
ар камайтириш
ҳамда аниқлигини 30%га о
шириш имконини берган.


маълумотларни рекуррент муносабатли сақлаш алгоритми, семантик
ядро модели, алгоритми ва дастурий модули, Мамдани қоидасига мувофиқ
билимлар базасини яратиш модели, алгоритми ва дастурий модули
Интеллектуал мулк агентлиги ахборот р
есурс марказига жорий қилинган
Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш
вазирлигининг 2017 йил 30 октябрдаги

33
-
8/7293
-
сон маълумотномаси.
Илмий тадқиқот натижасида бошланғич маълумотларни шакллантириш ва
қайта ишлаш самарадорлигини 15%
га ошириш, маълумотларни излаш
самарадорлигини 12%га ошириш, норавшан термли сўровларни қайта ишлаш
орқали сўровга мос маълумотларни сонини 30%га ошириш ҳамда ортиқча
маълумотларнинг сонини 50%га камайтириш имконини берган.

12


электрон ресурснинг дастлабки р
ейтингини ҳаволалар асосида ҳисоблаш
усули ва дастурий модули, мантиқий семантик излашнинг математик усули
ва дастурий модули, маълумотларни излаш тизимини яратиш учун ишлаб
чиқилган SV технологиясининг IDE моделлари, архитектураси ва
маълумотлар базасин
инг лойиҳаси «E
-
Line Press» МЧЖга жорий қилинган

(
Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш
вазирлигининг 2017 йил 30 октябрдаги

33
-
8/7293
-
сон маълумотномаси.
Илмий тадқиқот натижасида
илмий ресурс ва
даврий нашрларнинг дастлабки
рейтинги
ни аниқлаш самарадорлигини 1,5 мартага ошириш, маълумотлар
базасини яратиш самарадорлигини 20%га ошириш, маълумо
тларни излаш
самарадорлигини 5%
га ошириш, топилган мос ресурслар сонини 50%га
камайтириш ва аниқлигини 1,3 мартага

ошириш имконини берган.

Тадқи
қот

натижаларининг апробацияси.
Мазкур тадқиқотнинг
назарий ва амалий натижалари 15 та халқаро ва 15 та Республика илмий
-
амалий анжуманларида маъруза қилинган ва муҳокамадан ўтказилган.

Тадқиқот натижаларининг эълон қилинганлиги.

Тадқиқот мавзуси
бўйича жа
ми 59 та илмий иш чоп этилган, жумладан, 2 та монография,
Ўзбекистон Республикаси Олий аттестация комиссиясининг докторлик
диссертациялари асосий илмий натижаларини чоп этишга тавсия этилган
илмий нашрларда 10 та мақола 6 та Республика ва 4 та хорижий
жур
налларда, 30 та маъруза ва тезислар ҳамда 17 та ЭҲМ учун яратилган
дастурий таъминотларни қайд қилиш гувоҳномаси олинган.

Диссертациянинг тузилиши ва ҳажми.
Диссертация кириш, бешта
боб, ҳулоса, фойдаланилган адабиётлар рўйхати

ва иловалар
дан иборат.
Дис
сертациянинг ҳажми 188 саҳифани ташкил этади.


ДИССЕРТАЦИЯНИНГ АСОСИЙ МАЗМУНИ

Кириш

қисмида диссертация мавзусининг долзарблиги ва зарурияти
асосланган, тадқиқотнинг Ўзбекистон Республика фан ва технологиялари
тараққиётининг устувор йўналишларига мослиги к
ўрсатилган, тадқиқотнинг
мақсад ва вазифалар белгилаб олинган ҳамда тадқиқот объекти ва предмети
аниқланган, олинган натижаларнинг ишончлилиги асослаб берилган,
уларнинг назарий ва амалий аҳамияти очиб берилган, тадқиқот
натижаларини амалга жорий қилиш ҳол
ати, нашр этилган ишлар ва
диссертация тузилиши бўйича маълумотлар келтирилган.

Диссертациянинг
«Корпоратив ахборот муҳитларида маълумотларни
излаш ва қайта ишлаш усуллари, воситаларининг ҳозирги ҳолати»

деб
номланган биринчи бобида маълумотларни излаш в
а қайта ишлашнинг
МИҚИ мантиқий, анъанавий моделлари, усуллари, етук олимларнинг
тадқиқот ишлар
и
, қиёсий таърифлари тадқиқ қилинган. Корпоратив ахборот
муҳитларида МИҚИ механизмининг концептуал схемаси ишлаб чиқилди ва у
тўртта асосий босқичдан иборат.

К
орпоратив ахборот муҳитларида МИҚИ

усуллари
да асосий
тушунчалар «сўров» ва «сўров объекти» бўлиб ҳисобланади.

13


Сўров


ахборотга бўлган эҳтиёжни сунъий ёки табиий тилда формал
кўринишидир.

Сўров объекти


сўровга мос маълумотлар базасида танланган ва тақдим

қилиш учун тайёрланган электрон ресурслар тўплами.

МИҚИнинг ривожланиш босқичлари ва технологиялари, энг кўп
фойдаланиладиган мантиқий излаш элементлари ва усуллари, тартибли
индекс модели ва босқичлари, луғат асосида излаш моделлари, вариантли
сўровлар,

сўровлар учун
-

граммли индекслаш, хатоларни тузатиш
усуллари назарий ва амалий жиҳатдан тадқиқ қилинди.

Корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг КАКТ охирги 40 йилги
ривожланиши, жаҳон бозорларидаги ўрни ва стандартлари, а
рхитектураси,
мавжуд тизимлари, уларнинг дунёда ва Республикамизда кутубхоначилик
соҳасидаги ҳиссаси тадқиқ қилинди. Компьютер тармоқларининг
маълумотларни излаш тизимларида МИТ сўровларни қайта ишлашнинг
асосий босқичлари таҳлил ва таржима, нормаллаштир
иш, баҳолашдир. Бу
босқичларни муваффақиятли бажарилиши учун SQL стандартининг танлаш
амалидан унумли фойдаланиш лозим. Сўровларни қайта ишлаш асосида
маълумотларни излаш усулларининг характеристикалари ва КАКТлари учун
компьютер тармоғининг 3 босқичли «
Ми
жоз
-
сервер» архитектураси танлаб
олинди.

Корпоратив тармоқнинг ахборот муҳити учун шарт ва зарур бўлган
имкониятлар ишлаб чиқилди ва унинг асосий вазифаси ‒ маълумотни
сақлаш, шакллантириш, излаш ва узатишни ташкил этишдан иборат.

Корпоратив тармоқнинг н
оравшан ва стохастик ахборот муҳитл
арида
шарт ва зарур бўлган имконият
лари қуйидагилардан иборат:

1.

Маълумотни излаш қоидаси, танлаш ва изоҳлаш.

2.

Маълумотни яратиш, кўриш ва асллик, олинган ахборотни тарқатиш.

3.

Электрон ресурс
ларни шакллантириш, таълимий ах
бор
отларни ва
ахборотли интерактив хизматларни таъминлаш.

4.

Ахборот тизимларини яратиш ва бошқа инфраструктураларда қўллаш,
интеграция қилиш.

5.

Инфраструктура х
авфсизлиги учун ахборот хавфсиз
лиги, шунингдек
компьютерлар ва компьютер тармоқларида ахборот
-
дастурий
ва аппарат
таъминотни ҳимоя қилиш учун усул, восита ва механизмларни қўллаш,
ривожлантириш.

Бу имкониятлар асосида фан ва таълимга оид ахборот муҳитининг
бошқарув схемаси ишлаб чиқилди.

Бошқарув схемасининг 7 та модулли босқичлари мавжуд. Бу модулларга
асо
сланган ҳолда маълумот хусусиятлари, турлари ва қайта ишлаш, излаш
усуллари асосида фан ва таълимга оид ахборот муҳитлари уч синфга
ажратилган. Улар:

Детерминанлашган ахборот муҳити

ДАМ



маълумотни излаш учун
аниқ қоида асосида қатъий тартибланган дастл
абки маълумотларга эга
бўлган ахборот муҳити. ДАМда барча электрон ресурслар тартибланган, аниқ
14


қоида

асосида каталоглаштирилган ва сўровлар аниқ излаш мезонлари
асосида амалга оширилади.

Стохастик ахборот муҳити

САМ



маълумотни излаш учун
тасодифий хар
актерли ва аниқланган қонунлар, унинг тақсимланиши
асосидаги дастлабки маълумотлар
га

эга бўлган ахборот муҳити. Бунда
маълумотни излаш баъзи бир тасодифий қонунларга асосланади. Бу муҳит
маълумотлар базасида сўровларни ҳисобга олиш тизими, у ёки бу электро
н
ресурсга мурожаатлар сони, олинган натижалар

асосида фойдаланувчининг
қониқг
анлик даражасини талаб қилади. Фойдаланувчиларга берилган сўров
бўйича топилган ресурслар эмас, балки қайси ресурсга мурожаатлар бўлгани,
кимлар фойдаланганлиги, соҳада қизиқарли

бўлади.

Норавшан ахборот муҳити

НАМ



маълумотни излаш учун норавшан
характерли дастлабки маълумотларга эга бўлган ахборот муҳити. НАМ
-

сўровлар таркибида норавшан характерли
лиги

билан
ифодала
нади ва
олинадиган натижалар эксперт гуруҳининг фикридан
у ёки бу электрон
ресурсни баҳолаш орқали олинади. Сўров норавшан бўлса ҳам, танланган
маълумотлар муҳим бўлиб, фойдаланувчи учун керакли маълумотларни
олиш мумкин. Бунда жуда кўп «ортиқча маълумот»лардан қутилиш мумкин.


Ахборот муҳитларининг синфларини б
иргаликда қуйидаги ифода билан
изоҳлаймиз:


ёки

КАКТ учун маълумотларни излаш тизимини яратиш билан узвий боғлиқ
бўлган 16 та тадқиқ қилиниши мумкин бўлган масала ва тадқиқот қилиш
муаммоларининг 3 та

асосий сабаблари аниқланган. Тадқиқот мақсадидан
корпоратив ахборот кутубхона тизимларида МИҚИ моделлари, усулларини
ишлаб чиқиш ва дастурий таъминотини яратишда учта асосий элемент
мавжуд, улар
-

сўров,
-
электрон ресурс,

-


электрон ресурснинг

сўровга нисбатан долзарблигини ва саралаш қоидасини аниқловчи
функциядир.

КАКТининг хусусиятлари, имкониятлари, усул, восита ва
механизмларни қўллаш ва ривожлантириш, маълумотларни сақлаш, излаш ва
қайта ишлаш, МИТни яратишни амалга ошириш асосида қуйидаги
масалаларга келамиз:

1.

Корпоратив тармоқда сўровларни шакллантириш ва қайта ишлаш,
маълумотларни излаш элементлари ва долзарблиг
ини ҳисоблаш.

2.

КАКТнинг стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва
қайта

ишлаш моделлари, усуллари ва дастурий модулини яратиш.

3.

КАКТнинг норавшан ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва
қайта

ишлаш моделлари, усуллари ва дастурий модулини ярати
ш.

4.

Корпоратив тармоқларининг фан ва таълимга оид КАКТларида
маълумотларни излаш ва қайта ишлаш учун семантик ядрони яратиш,
билимлар базасини ишлаб чиқиш.

15


5.

Корпоратив тармоқларининг КАКТларида маълумотларни излаш ва
қайта

ишлаш учун инструментал дастурий та
ъминотни яратиш ва жорий
қилиш.

Бу масалалар корпоратив тармоқларнинг КАКТларининг норавшан ва
стохастик ахборот муҳитларида МИҚИ усуллари, моделлари ва дастурий
модули учун ягона архитектурали платформа яратишни тақозо қилади.

Ишнинг
«Корпоратив тармоқда
сўровларни шакллантириш,
маълумотларни излаш элементлари ва рейтингни ҳисоблаш усуллари»

деб номланган иккинчи бобида норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида
НСАМ

сўровларни шакллантириш, маълумотларни излаш элементлари ва
рейтингни ҳисоблаш

масалалар
иини ечишга бағишланган. Маълумотларни
излаш тизимларида дастлабки маълумотларни қайта ишлаш учун
маълумотлар 8 гуруҳга бўлинган тузилма асосида шакллантирилади. Улар:

-

сарлавҳа ва унинг элементлар;

-

MARC21 майдонлари ва майдон остилари;

-

ISO 2709 стандартин
инг формати;

-

маълумотнинг кодланган коди бўйича техник экспертиза;

-

маълумотнинг ие
р
архик тузилиши семантик алоқаси;

-

фойдаланувчилар

учун статик ва динамик, иерар
хик
маълумотномалар;

-

бошланғич ста
тик ва динамик, иерархик маълумотномалар;

-

қоида
, мулоҳазала
р;

НСАМда маълумотларни излаш ва қайта ишлашни самарали ташкил
қилиш

учун
рекуррент

муносабатли маълумотларни киритиш ва таҳрирлаш
босқичлари ва хусусиятларини аниқланди ва дастурий модули ишлаб
чиқилди.


2
-
расм. Маълумотларни сақлаш дастурий модулининг ф
ункционал
тузилмаси.

16


Маълумотларни сақлаш бу киритиш ва таҳрирлашнинг кейинги асосий
босқичи ҳисобланади. Маълумотларни рекуррент муносабатли сақлашнинг
такомиллаштирилган 5 босқичли алгоритми ва дастурий модулининг
функционал тузилмаси ишлаб чиқилди. 2
-
р
асм.

Маълумотларни киритиш, таҳ
рир
лаш ва сақлаш усул ва дастурий
модулнинг босқичларига таянган ҳолда НСАМда асосий вазифаларни
бажарувчи объектларнинг хусусиятлари Properies, Mehods

and

Events)
ишлаб чиқилади.

Фойдаланувчиларнинг ахборотга бўлган эҳ
тиёжларини формал
кўриниши
даги

сўровлар 3 турга ажратилади:

Аниқ сўровлар

-

аниқ терминлар ва сонли характердаги катталик,
мантиқий амаллар ва аниқ қоида билан берилган сўровлар. Бундай
сўровларни шакллантириш ва нормаллаштириш, SQL стандартига ўтказиш
усу
ллари кенг тарқалган ва статик майдонларга маълумот киритиш орқали
амалга оширилади.


S сўровлар



стохастик ахборот муҳити учун мўлжалланган, кетма
-
кет
калит с
ўзлар кўринишидаги сўровлар. Бу

сўровларга мос маълумотларни
маълумотлар базасининг майдонларида
н излаш орқали топилади ва уларга
бўлган мурожаатлар сони, маълум бир статистика бўйича тақдим амалга
оширилади. Бундай сўровларни шакллантиришда асосан табиий ва
нормаллаштиришда SQL стандартига олдиндан тайёрланган ёрдамчи
интерфейс воситаларидан фойдала
нилади.

Норавшан сўровлар

-

таркиби норавшан, яъни сонли характерини
аниқлаш учун таянч терминга боғлиқ норавшан терминлардан иборат
сўровлар. Норавшан сўро
вларни бажаришда уларга мос қий
матларни
аниқлаш учун норавшан тўпламлар назариясининг лингвистик ўзг
арувчи ва

тегишлилик функциясидан фойдаланилади.

тегишлилик функцияси динамик ўзгарувчисига боғлиқ бўлганлиги
учун уни нормаллаштириш ва SQL стандартига шакллантириш усули ишлаб
чиқилди.

«Излаш моду
ли»
-

деганда фойдаланувчининг сўровига жавоб сифатида
энг долзарб, электрон ресурсларнинг тартибга солинган тўпламини тақдим
этадиган, фойдаланувчининг қулай интерфейси билан жиҳозланган,
маълумотлар базаси ва статистик маълумотларга эга бўлган тизим ости

тушунилади.

Корпоратив тармоқда излаш модулининг элементлари иккита асосий,
бир
-
биридан мустақил элементлардан таркиб топади, булар индекслаш
элементи ва излаш элементидир. Фойдаланувчи фақат излаш элементининг
имкониятини кўриб, ундан фойдаланади. Индек
слаш элементи МИТнинг
ичида керакли маълумотни излаш амалга ошириладиган маълумотларни мос
равишда самарали намоён этиш шаклини яратиш учун қўлланилади.

Излаш элементини
функция шаклида ифодалаймиз. Бунда


излаш сўрови, яъни фойдаланувчи томонидан киритилган якуний сатрдир.
Излаш элементи функцияда

-

бу

сўровга мос электрон ресурсларнинг
17


даражаланган ва сараланган тўплами 
).
Долзарб

д
еб топилган
электрон ресурсларнинг улушини қуйидагича белгилаймиз:


Бунда

долзарблик
тушунчаси. Агар

элементи
га нисбатан
сўровга кўпроқ долзарб деб

ҳисобланса,

тенгсизлик ўринли
бўлади.
электрон ресурснинг маълум излаш сўрови учун КАКТларда излаш
модулининг долзарбликни ҳисоблаш математик моделини қуйидагича
таклиф қиламиз:


бунда
-

сўрови учун

электрон ресурсининг ташқи омиллар
бўйича, яъни

электрон ресурснинг

сўровига нис
батан долзарб
кўрсаткичи,

функция электрон ресурснинг ички омиллари асосида
излаш модулида рейтинг кўтарилиши ва излашнинг натижаларида тутган
ўрнини белгилаш учун махсус функция.

Фараз қиламиз,
маълумотлар базасида кетма
-
кет бе
рилган ва

оралиғида бўлган
DосID

идентификаторларига эга

та электрон ресурсдан
иборат
тўплам бўлсин.

1
-
таъкид.

Цитата
, ёки бошқача айтганда,
ҳавола

деб электрон
ресурсларнин
г тартибланган жуфтлиги
га айтилади.

-

электрон
ресурснинг
чиқувчи ҳаволаси ва

кирувчи ҳаволаси.

тўпламидаги электрон ресурслар орасидаги барча ҳа
волалардан

тўпламини шакллантириб, уни
ҳаволаларга

йўналтирилган граф
ҳаволалар

графи деб юритилиши мумкин
.

2
-
таъкид.


бўлсин, бунда
-
граф чўққиларининг якуний
тўплами,

ва
, кирувчи ҳаволаларнинг тўплами
, чиқувчи
ҳаволаларнинг

тўпламини эса

каби белгилаб
оламиз, яъни:

,

.

3
-
таъкид
.
Агар

ёки
лар мавжуд
бўлмаса

каби белгиланади
ва
учун
электрон ресурснинг рейтинги 0 деб ҳисобланади.

4
-
таъриф.

Ҳеч бир электрон ресурс ўзининг

кирувчи ҳавола
ларига
ва шу ҳаволаларнинг кирувчи ҳаволалар

чиқувчи ҳаво
лаларни
келтиролмайди.

Кирувчи ҳаволалар рейтинги

ва
чиқувчи ҳаволалар рейтинги

қуйидагича ҳисобланади.

18


,




(1)

бунда
-

кирувчи,
-

чиқувчи барча ҳаволалар сони.

Юқоридаги 1 ифодадан фойдаланиб электрон ресурснинг ҳаволалар
асосида дастлабки рейтингини ҳисоблаш усулини
2 ифода билан
аниқлаймиз.


(2)

2 ифода КАКТдаги электрон ресурсларнинг рейтингини ҳисоблаш
усулида сўровга долзарб деб танлаб олинган тўпламни саралаш ва рейтинги
юқори электрон ресурсларни аниқлаш

имкониятини беради.

Ишнинг учинчи боби
«Стохастик ахборот муҳитларида
маълумотларни излаш ва қайта ишлаш моделлари, усуллари ва
дастурий модулини яратиш»
деб номланган бўлиб, САМда сўровдаги
терминлар кетма
-
кетлигини электрон ресурсларнинг метамаълумотлар
и
билан боғлаш масаласи ечилган. Унда сўров ва сўров орасидаги
эҳтимолликни шу метамаълумот атрибутларига мослаштириш орқали амалга
ошириш тадқиқ қилинган.

САМда маълумотларни излаш учун параметрли ва зонали
майдонларнинг долзарблигини ҳисоблаш,
ҳар хил з
она
ларнинг йиғиндиси
кўринишида ҳисоблаш, тар
тиб
ланган индекс орқали ҳисоблашнинг
модификацияланган усули ишлаб чиқилди.

Фараз қиламиз, электрон ресурс сарлавҳа ва анно
тация зоналарига эга
бўлсин. Берилган

сўров ва

электрон ресурс учун

ва

мантиқий функ
ция
ларни ҳамда

сўров

электрон ресурснинг сарлавҳас
и
бўлиши ёки бўлмаслигини аниқласин.
орали
ғидаги долзарблик
қийматини ҳар бир маълумот
-
сўров жуфтлиги асосида ҳисоблаш учун

ва
ларнинг қийматларидан ва

ўзгармасдан
фойдала
ниб қуйидагича ёзамиз:




учлик бунда аниқланган ўқув ми
соли асосида
ўзгармаснинг энг самарали қиймати, ҳар бир ўқув ми
сол
и
маълумот,

сўров ва

долзарблик қиймати асосида ҳисобланади.

Самарали долзарбликни ҳисоблаш усулида фараз қиламиз,

сўров

берилган бўлсин. Сўровга мувофиқ электрон ресурсларнинг
долзарблиги учун тўпламдаги
электрон ресурс
нинг вазнини аниқлаш лозим.
Бунинг учун

вектор ва ягона

векторлар учун конус
ли
ўхшашликни ҳисоблаш етарлидир. Бунда

векторнинг барча
19


элементлари 1 га тенглаштирилади. Ихтиёрий 2 та

ва

электрон
ресу
рслар учун

3 ифода ўринлидир.



(3)


Ихтиёрий

электрон ресурс ЭР

учун


конусли ўх
шаш
лик
маълумотда мавжуд сўровдаги терминларнинг
ваз
ни йиғиндисини
тасвирлайди ва сўз жойлари бир
лашмасини аниқлаш орқали ҳисоблаш
алгоритмининг модификация
ланган варианти ишлаб чиқилди.


КАКТда маълумотларни излаш тизимини баҳолаш учун қуйидаги 3 та
элементдан фойдаланиш лозим деб ҳисоблаймиз:

1.

МИТда
ги электрон ресурсларнинг сони 
);

2.

Сўровлар

(
)
;

3.

Сўровларга мос электрон ресурсларнинг сони

(
);

Бу элементлар орқали 2 та аниқлик ва тўлалик мезонларини киритамиз.
Аниқлик 
P
)


электрон ресурслар тўпламида мос электрон ресурсларнинг
улуши, тўлалик 
K
)
-

барча мос электрон ресурслар тўпламидан сўровга
айнан мос электрон ресурслар сони, яъни:


,




Бунда
R

-

сўровга айнан мос

электрон ресурслар сони.



МИТни

жуфтлик билан белгилаймиз. Бунда


сўров,



сўровнинг объектлари, яъни электрон ресурслар тўплами.

Фараз қиламиз,
сўровлар тўплами ва
га мос
,
,

электрон ресурслар тўплами аниқланган бўлсин.



қаралаётган тизимдаги элек
трон ресурсларни сони,



тизимдаги
сўровларнинг сони. Мантиқий семантик излаш усулини бир жуфт сўровлар
учун қуйидагича ёзиб оламиз.


(4)

Бунда,

-

a

нинг
b

га семантик боғланганлиги ва ўхшашлигини
билдиради.

-

шарт доим ўринли бўлиши лозим.

1
-
қоида.

Агар

бўлса,
,
га семан
тик боғланмаган ва бир
бирига ўхшаш эмас
деб
ҳисобланади.

2
-
қоида.

Агар

бўлса,
,
га тўлиқ семантик боғланган
ҳисобланади ва ўхшашлиги 1 
айнан ўхшаш деб ҳисобланади.

3
-
қоида.

Агар 4 ифодада
га тенг бўлса,

бўлади ва тўлиқ
семантик боғланган ҳисобланади, ўхшашлиги 1 айнан ўхшаш деб
20


ҳисобланади.

4
-
қоида.

Ага
р

бўлса,
,
га семантик боғланган
ҳисобланади ва ўхшашлиги
(4)

ифода билан ҳи
собланади.

4 мантиқий семантик излаш усулини барча сўровлар учун қу
йидагича
ёзиб оламиз:


(5)

бунда

-

тўплам элементлари бир
лашмаси.

5 ифода МИТда семантик
билимлар базасини яратиш имкониятини беради.

Юқоридагилар асосида САМда маълумотларни излаш тизимининг
умумий функцион
ал тузилмаси қуйидагича ишлаб чиқилди 2
-
расм.


2
-
расм. САМда маълумотларни излаш тизимининг умумий функционал
тузилмаси
.


Функционал тузилма асосида 3 та мустақил тоифали инструментал
дастурий модулларнинг IDE0 моделлари ишлаб чиқилди. Улар:

1
-
тоифа
.

С
емантик алоқа
ни

индекслаш,



вазнли зонани ҳисоблаш
ва динамик статистикани ҳосил қилишга асосланган МИТ.

2
-
тоифа
.

Термин сонини ҳисоблаш,
га нисбатан нормаллаштириш ва
термин частотасини ҳисоблаш

орқ
али
динамик статистикани ҳосил қилишга
асосланган МИТ.

3
-
тоифа
.

Мантиқий семантик излаш модели асосида боғланганлик ва
ўхшашлигини текшириш, сўровни ва мос
электрон ресурс
лар тўпламини
индекслаш
га асосланган МИТ
.

IDE0 моделлар билан бирга реляцион маълум
отлар тузилмасининг
IDE1x модел ва САМда маълумотларни излаш тизимлари учун
инструментал дастурий модул яратилди.

21



Тўртинчи боб
«Норавшан ахборот муҳитларида маълумотларни
излаш ва қайта ишлаш моделлари, усуллари ва дастурий модулини
яратиш»
деб номланган

бўлиб, норавшан тўпламлар назарияси ва
лингвистик ўзгарувчи моделидан фойдаланиб, МИТда норавшан сўровларни
қайта ишлаш усулини қуйидагича аниқлаймиз:

1)


-

лингвистик ўзгарувчини
аниқлаймиз;

2)

лингвистик ўзгарувчи
г
а мос норавшан тер
млар тўпламини
аниқлаймиз;

3)

-
норавшан термлар тўплами учун қийматлар тўпламини
аниқлаймиз;

4)

мантиқий ва модификатор амаллари орқали таърифланадиган
янги норавшан термлар тўпламини аниқлаймиз;

5)

Х

тўпламнинг тегишлилик функциясини аниқлаймиз.

Параметрик тегишлилик функцияларни лойиҳалашда
Х

тўпламнинг
-
лингвистик ўзгарувчиларга мос объектнинг хос хусусиятини тегишлилик
функциясини

параметрли лойиҳалаштириш усули МИТнинг имкониятини
интеллектуаллаштиришнинг муҳим элементи ҳисобланади.

тегишлилик
функциясига 4 та параметр ва қуйидаги таъкид
ларни киритамиз:

5
-
таъкид.

a, b, c, d

параметрлар
-

қийматлар тўпламидан олинган
бўлса,

функция
-

қийматлар тўпламининг тегишлилик
функцияси бўлади.

6
-
таъкид.


тегишлилик функциясидаги
a, b, c, d

параметрлар ўзаро қатъий ўсиш тар
тибида тартибланган бўлиши шарт. Яъни

ёки

ёки

шартларидан бири ҳар доим бажарилиши лозим.

Параметрли тегишлилик функциясининг параметрларини ўзаро
муносабатлари мос шартлари
муҳим бўлиб, ўзаро муносабатлардан
тегишлилик функциясининг барча ҳолларини 1
-
жадвалда келтирамиз.

1
-
жадвал.

Параметрли тегишлилик функциясининг параметрларини ўзаро
муносабатлари.

Т.р.

Параметрларнинг ўзаро
муносабатлари

Т.р.

Параметрларнинг ўзаро
муносаб
атлари

1.


2


3.


4.


5.


6.


7
-
таъкид.


лингвистик ўзгарувчиларнинг мос н
о
равшан термлар
тўпламининг ҳар бир терми учун тегишлилик функцияларнинг парамертлари
камида битта фарқли параметр билан алоҳида киритилиши шарт.

НАМларида маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта ишлашда

норавшан тўпламнинг лингвистик ўзгар
увчиларга мос тегишлилик
22


функцияларини учун синфларни танлашдан фойда
ланиш кераклиги 2

жадвал
асосида тавсия қилинади.

2
-
жадвал.

Тегишлилик функцияларнинг синфини танлаш.

т.р

Тегишлилик
функциялари
синфи

Вариантлар
сони

Лингвистик ўзгарувчилар

1

Чизиқли

, T синф

2 та

«тахминан тенг», «ўртача», «оралиқ»,
«жойлашган», «ўхшаш», каби характердаги
норавшан термлар

2

Z
-
тасвирли

Z синф

3 та

«қиймат чегараси», «таалуқлилик», каби
характердаги норавшан термларнинг
«кичик, гача» мазмунидаги термлар

3

S
-
тасви
рли
S синф

3 та

«қиймат», «оралиқ катта
лик», «сифат», каби
харак
тердаги норавшан термларнинг «дан,
катта» мазмунидаги термлар

4

σ

тасвирли
σ синф.

1 та

бир бирига тескари кўп
-
кам, аччиқ
-
ширин,
оқ
-
қора, янги
-
эски, оддий
-
мураккаб, қийин
-

осон харак
тердаги норавшан тер
млар

5

П
-
тасвирли
П синф.

4 та

қисман

ноаниқлик асосида термга яқин
характердаги норавшан термлар


Корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг НАМда маълумотларни
интеллектуал излашда асосий муаммо бу семантик ядрони яратиш ва
бошқа
ришдир. НАМда маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта ишлаш
учун семантик ядрога таъриф келтирамиз:


Семантик ядро



нормаллаштирилган сўровлар ва электрон ресурсга
мазмун ва моҳиятан долзарб, мос деб ҳисобланган муносабатлар тўплами.


Таърифга асослан
ган ҳолда НАМда маълумотларни излаш
тизимларининг семантик ядросини яратишнинг 3 та усули ишлаб чиқилди.
Булар:

-

Излаш ва қайта ишлаш натижасида автоматик тарзда семантик ядрони
яратиш.

-

Электрон ресурсларга берилган ҳаволалар, цитатасини қайта ишлаш
орқали
семантик ядрони яратиш.

-

Эксперт гуруҳлари ёрдамида семантик ядрони яратиш. Бу усул 2
вариантда амалга оширилади.

а Эксперт томонидан электрон ресурсга мос сўровларни яратиш орқали
семантик ядро яратиш.

 Эксперт томонидан мавжуд семантик ядрони қайта иш
лаш, зарур
ҳолларда сўров ва электрон ресурсларнинг муносабатини бекор қилиш,
ўзгартириш, яратиш орқали семантик ядрони яратиш.

Семантик ядрони яратишнинг 3 та усулининг алгоритми ва семантик
ядро назоратчисининг ижросига асосланган семантик ядро модели иш
лаб
чиқилган.

23


Семантик ядро моделда долзарбликни аниқлаш учун семантик ядрода

3

та хусусият киритилган. 1
-
хусусият, сўров ва электрон ресурс семантик
алоқага эга бўлса 1, акс ҳолда 0 ни қабул қилади, 2
-
хусусият,
N



жами
алоқалар сони, 3
-
хусусият,
m



му
рожаат қилинган муносабатлар сони.

НАМда маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта ишлаш учун
норавшан излаш модели ва қоидалари, билимлар базаси, билимлар
базасининг ядросини ишлаб чиқишда қоиданинг шартини шакллантириш
учун
q

норавшан сўровни қуйидагича

q*

норавшан сўровлар тўпламига
акслантирамиз 6.





(
6
)

бунда

-

термин ва
норавшан терм жуфтлигидан иборат ва уни
каби белгилаймиз,

,
,

-


норавшан термлар
со
ни.


«ВА» мантиқий амали ва 6нинг
термин жуфтлиги учун

қоиданинг
шартини қуйидагича ёзиб оламиз:






(
7
)


Бунда
-

-

q

c
ўровин
инг терминларидан ташкил топган
терминлар жуфтлиги ёки жуфтлиги эмаслиги,

-

d

электрон ресурс
ва
термнинг семантик муносабати,


-

норавшан терм
маълумотлар базасидаги
t
*

норавшан термлар тўпламида мавжуд ёки мавжуд
эмаслиги,

-


нинг
а

вазнининг
норавшан терм

тегишлилик функциясининг қийм
атларига тегишлилиги ва тегишли
эмаслиги.


7 шарт орқали маълумотларни излаш тизимларда маълумотларни
интеллектуал излашда норавшан қоидаларни Мамдани усули асосида ихчам
кўринишда қуйидагича ёзиб оламиз:


(8)

8 норавшан
қоида

асосидаги билимлар базасидаги
D

электрон
ресурслар тўплами учун ёзиб олсак, норавшан қоидалар тизимига эга
бўламиз.
,
m

маълумотлар базасидаги
электрон ресурс
лар
сони.

8 норавшан қоида асосидаги билимлар базасини доимий эк
сперт
мутахассислар томонидан ривожлантирилиб, янгиланиб турувчи тегишлилик
функцияларининг мос параметрлари, мос норавшан терм, мос модификатори
ва ҳисоблаш усули учун билимлар базасининг ядроси тушунчасини
киритамиз. Билимлар базасининг ядросини ривожлан
тириш алгоритми,
24


IDE1x модели ва моделдаги боғланишлар ишлаб чиқилган.



3
-
расм. Билимлар базасининг ядросини
IDEF
1
x

модели.

НАМда сўровга мос электрон ресурслар тўпламини ҳосил қилиш учун
норавшан сўровларни қайта ишлаш, семантик ядрони, билимлар базаси
нинг
ядросига асосланган билимлар базасини яратиш 3 та бир
-
бири билан боғлиқ
бўлган инструментал воситалар тоифасининг функционал тузилмаси ва
функционал имкониятлари тасвирланган IDE0 моделлари ишлаб чиқилди.
Улар:

1
-
тоифа.

Норавшан сўровларни қайта ишла
ш орқали норавшан терм ва
унинг модификаторини аниқлаш дастурий модули.

2
-
тоифа.

Норавшан сўровга асосланган ҳолда маълумотларни
интеллектуал излаш учун семантик ядрони яратиш дастурий модули.

3
-
тоифа.

Билимлар базасининг ядросини яратиш орқали маълумотлар
ни
интеллектуал излашда билимлар базасининг имкониятидан фойдаланишнинг
дастурий модули.

Шунингдек, норавшан ахборот муҳитида МИТнинг реляцион
маълумотлар тузилмаси ва IDE1x модели ишлаб чиқилди.

НАМда юқоридаги семантик ядро, билимлар базаси ва ядроси,

IDE0 ва
IDE1x моделлари асосида маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта
ишлаш учун интеграллашган МИТнинг дастурий модули яратилди.

Диссертациянинг «
Корпоратив тармоқда маълумотларни излаш ва
қайта ишлаш дастурий таъминотини яратиш ва жорий қилиш»

деб

номланган бешинчи боби SV технологияси ва архитектураси, таркибий
модуллари, IDE0 ва IDE1x моделларини ишлаб чиқишга бағишланган
бўлиб, корпоратив ахборот кутубхона тизимларида излаш модулларининг
самарали ишлаши учун бир нечта базавий босқичлар бўлиши

лозим.

Кўп жиҳатли корпоратив тармоқнинг МИТда излаш модулларининг

3 та базавий босқичлар
и
ни бўлиши етарлидир. Улар:

25


1.

(F)
-

сўровни тақдим этиш усу
ли, яъни тизим фойдаланувчисининг ах
-
бо
рот эҳтиёжларини ифодалаш
нинг шакллаштириш усули.

2.

(S)
-

электро
н ресурснинг сўровга му
во
фиқлик функцияси, яъни
сўровнинг ва топилган электрон ресурнинг мувофиқ
лиги даражаси.

3.

(V)


электрон ресурсларни тақдим қилиш усули.

Бу уч босқични бир
лаштириб, МИҚИ моделлари, усуллари ва дастурий
модуллари учун SV технологи
яси SV платформаси, SV raework

деб
ном
лаймиз.

FSV

технологияси



бу корпоратив тармоқларнинг ахборот муҳитида
МИҚИ моделлари, усуллари ва алгоритмларини интеграция ва
модификацияловчи,
сервер иловали мижоз
-
сервер ахтитектурасига
асосланган

инструмен
тал дастурий платформа.

Маълумотларни излаш тизимларида излаш индекси учун таклиф
қилинаётган

SV технологиясининг архитектураси қуйидагича ишлаб
чиқилди.


5
-
расм. SV технологиясининг архитектураси.

26


Корпоратив тармоқларда сўро
вларни қайта ишлаш инструментал
дастурий модулининг функционал тузилмаси ва IDE моделларни ишлаб
чиқишда сўровларни қайта ишлаш 2 босқичга ажратилди.

1
-

босқичда сўровга ишлов бериш усуллари асосида табиий тилда
тузилган сўровлар, UI User inerface усул
лар асосида сунъий яратиладиган
сўровлар яратилади.

2
-

босқи
ч
да
рекуррент

кетма
-
кетликда бўлиб, қўшимча ва ёрдамчи
терминлардан тозалаш, сўров турини аниқлаш, зона майдон, мантиқий ва
норавшан термларнинг индексларини яратиш орқали амалга оширилади.

Корпор
атив тармоқда маълумотларни излаш ва тақдим қилиш
инструментал дастурий модулининг функционал тузилмаси ва IDE
моделларини ишлаб чиқишда
S

ЭРнинг сўровга му
во
фиқлигини ҳисоблаш
жараёнлари, анъанавий излаш, норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида
маълу
мотларни излаш тизимининг моделлари, усуллари асосида IDE0
модели ишлаб чиқилган.
V
-

тақдим қилишда

электрон ресурслар тўпламини
қабул қилиш, тақдим усулини танлаш, интерфейс кўринишни аниқлаш,
чеклов ва фильтрларни таъминлаш, фойдаланувчининг электрон р
есурслар
тўпламидаги мурожаатларини ҳисоблаш, назорат қилиш жараёнларини ўз
ичига олади.

SV технологияси «АРМАТ»
-

Ахборот ресурс марказларининг
автоматлашган тизими, «Moile
-
Lirary»
-

Кутубхона ресурсларидан мобил
алоқа асосида дастурий таъминоти,

«
vLirary»
-

XIX асрдаги Ўрта Осиёлик
туркларнинг ёзма маданий меросларининг виртуал кутубхонаси Қозо
ғ
истон
каби тизимларга интеграция қилинган.

Тажриба синов учун MARC21 форматида корпоратив ахборот кутубхона
тизимларида маълумотларни алмашишнинг ISO270
9 стандартидан
фойдаланиш мумкин. Шунинг учун 50000 та ҳар хил номдаги электрон
ресурс ва тўлиқ мантлари танлаб олинди. Таққослаш ва тахлил натижалари
учун «Тезлик», «Топилган маълумотлар сони», «Долзарбликнинг ўрта
қиймати» каби парамертлар танлаб олинди
ва уларнинг натижалари қуйидаги
расмларда келтирилган 6,7
-
расмлар.



6
-
расм. Маъ
лумотларни излаш ва қайта ишлаш
нинг «Тезлик»
параметри бўйича натижалари.

27



7
-
расм. Маъ
лумотларни излаш ва қайта ишлаш
нинг «Долзарбликнинг
ўрта қиймати» параметри бўйича н
атижалари.

Тажриба натижаларидан тезликнинг юқорилиги биринчидан
фойдаланувчиларга ортиқча маълумот тақдим қилади, иккинчидан ахборотга
бўлган эҳтиёжларини қондириши мушкул, яъни маълумотлар тўпламини
таҳлил қилишни талаб қилади. Кўп вақт сарфлаб бўлса ҳам
, керакли
маълумотларни излаб топиш маълумотларни излаш тизимларнинг самарали
эканлигини кўрсатади, чунки, фойдаланувчига ортиқча маълумотлардан
чеклаш ва таҳлил қилиш фойдаланувчиларнинг 25%, баъзида 50%
сарфланадиган вақтларини тежаш имконини берди.


ХУЛ
ОСА


«Норавшан ва стохастик ахборот муҳитларида маълумотларни излаш ва
қайта ишлаш моделлари, усуллари» мавзусидаги докторлик диссертацияси
бўйича олиб борилган илмий ва амалий тадқиқот ишининг асосий хулоса ва
натижалари қуйидагилардан иборат:

1.

Корпоратив
ахборот муҳитларида маълумотларни интеллектуал излаш
ва қайта ишлаш
нинг

рекуррент

муносабатли сақлаш алгоритми

такомиллаштирилган, дастурий модули ишлаб чиқилган. Корпоратив ахборот
муҳитининг турли хусусиятли ва тузилмали, катта ҳажмли ресурсларда
маълумо
тларни излаш ва қайта ишлаш масалаларида
ахборот ресурсларидан
фойдаланиш моделлари, усуллари ва технологияларини ривожлантириш
истиқболларини аниқлаб беришда,
маълумотларни киритиш, таҳрирлаш ва
сақлаш алгоритми ва дастурий модули асосий элемент сифатида
хизмат
қилади.


2.

Корпоратив тармоқда кирувчи ва чиқувчи ҳаволалар асосида
электрон
ресурснинг дастлабки рейтингини ҳисоблаш усули таклиф қилинган.
Электрон ресурснинг рейтингини ҳисоблаш самарадорлигини 50%га
оширган. Ушбу усулдан электрон ресурслар тўплами
нинг импакт фактори ва
рейтингини ҳисоблаш масалаларида фойдаланиш имконини беради.

3.

Маълумотларни излаш тизимларини баҳолаш учун аниқлик ва
тўлалик мезонлари,
сарфла
надиган вақтни камайтириш учун мантиқий
28


семантик излаш усули ишлаб чиқилган ва маълумотлар
ни излаш
самарадорлигини 5%га оширган.
Ушбу усул ва м
езонлар асосида кўп
тармоқли ва босқичли ахборот ресурсларида маълумотларни излаш ва қайта
ишлаш учун сўров ва олдиндан аниқланган ЭР тўпламларини индекслаш,
уларнинг семантик алоқаларни яратиш, излаш те
злигини оптималлаштириш
масалаларини тадқиқ қилишга хизмат қилади.

4.

Маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта ишлаш усулларида
тегишлилик функциялар
и
нинг синфларига мос норавшан термларни танлаш,
параметрлари орасидаги ўзаро муносабатлари, параметрик теги
шлилик
функцияларини лойиҳалаштириш алго
ритмлари ва дастурий модули ишлаб
чиқилган. Норавшан сўровларни қайта ишлаш самарадорлиги
ни

22%га
оширган. Бу турли тузилмали ахборот ресурслари, тизимлари учун билимлар
базасининг норавшан термларга асосланган ядро

яратиш имконини беради.

5.

Корпоратив ахборот кутубхона тизимларининг норавшан ахборот
муҳитида маълумотларни излаш тизимлари учун семантик ядро модели ва
семантик ядро яратиш бўйича 3 та усул, алгоритмлар ва дастурий модули
ишлаб чиқилган ҳамда сўровга мос
маълумотлар сонини 10%га оширган.
Катта ҳажмли ахборот ресурсларида маълумотларни интеллектуал излаш ва
қайта ишлаш, модификациялаш учун хос семантик ядро яратиш,
ривожлантириш ва бошқариш масалаларини тадқиқ қилишда хизмат қилади.

6.

Маълумотларни излаш тизи
мида норавшан билимлар базаси ва
қоидаларини ишлаб чиқиш механизми, алгоритми ва дастурий модули ишлаб
чиқилган ҳамда билимлар базасининг ядроси учун IDE1x модели
лойиҳалаштирилган. Норавшан билимлар базаси ва қоидалари
маълумотларни интеллектуал излаш ва

қайта ишлаш самарадорлигини 20%га
ошириш имконини беради.

7.

Корпоратив ахборот кутубхона тизимларида маълумотларни излаш
тизимларининг дастурий модуллари учун IDE0 ва IDE1x модели ишлаб
чиқилган. Матнларни таҳлил қилиш, қайта ишлаш инструментал дастурий
м
одулининг функционал имкониятини лойиҳалаштириш ва IDE
моделларини ишлаб чиқиш масалаларида, индекслаштириш, сиқиш, техник
воситаларни танлашга оид тадқиқотларни амалга оширишга хизмат қилади.

8.

Корпоратив ахборот кутубхона тизимларида маълумотларни излаш в
а
қайта ишлаш учун маълумотларни излаш тизими
ни

яратувчи дастурий
таъминот
-

SV технологияси, архитектураси яратилди. Тажриба синов
натижалари SV технологияси жорий қилинган корпоратив ахборот
кутубхона тизими АРМАТ бўйича «Топилган маълумотлар сони»
-

7%,
«Долзарбликнинг ўрта қиймати»
-

10 %, «Излаш»
-

5% га ошириш имконини
беради.


29


НАУЧНЫЙ СОВЕТ
DSc
.27.06.2017.Т.07
.01
ПО ПРИСУЖДЕНИЮ
УЧЕНЫХ СТЕПЕНЕЙ

ПРИ
ТАШКЕНТСК
ОМ

УНИВЕРСИТЕТ
Е

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНО
ЛОГИЙ


ТАШКЕНТСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛ
ОГИЙ

МУМИНОВ БАХОДИР БОЛТАЕВИЧ

МОДЕЛИ, МЕТОДЫ ПОИСКА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В
НЕЧЕТКИХ И СТОХАСТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СРЕДАХ

05.
01
.0
4


Математическое и программное обеспечение вычислительных машин,
комплексов и компьютерных сетей
.








АВТОРЕФЕРАТ ДОКТОРСК
ОЙ
(
DSc
)

ДИССЕРТАЦИИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ НАУКАМ


Ташкент


2017




30



Тема докторской
(DSc)
диссертации по техническим наукам зарегистрирована
в Высшей аттестационной комиссии при Кабинете Министров Республики
Узбекистан

за №

B2017.2.DSc/Т75

Диссерта
ция выполнена в Ташкентском университете информационных технологий.

Автореферат диссертации на трех языках узбекский, русский, английский
резюме, размещен

на веб
-
странице научного совета 
www
.
tuit
.
uz
 и в Информационно
-
образовательном портале «
Ziyonet
»

(www.ziyonet.uz).

Научный консультант:



Рахматуллаев Марат Алимович


доктор технических наук
, профессор

Официальные оппоненты

Бе
кмуратов Тулкин Файзиевич



доктор технич
еских наук, профессор, академик


Турсунов Бахтияр Мухамеджанов
ич


докт
ор технических наук
, профессор


Бабомурадов Озод
Жураевич


доктор технических наук

Ведущая организация:

Национальный университет Узбекистана

Защита диссертации состоится «_
__

___
_______ 2017 г. в _____ часов на заседании
научного совета DSc.27.06.2017.Т.07.01 при Ташкентском университете информационных
технологий Адрес: 100202,

г. Ташкент, ул. Амира Темура, 108. Тел.: 99871 238
-
64
-
43; факс:
(99871) 238
-
65
-
52; e
-
mail: [email protected]).

С диссертацией можно ознакомиться в Информационно
-
ресурсном центре Ташкентского
университета информационных технологий регистрационный №________ 
. Адрес: 100202, г.
Ташкент, ул. Амира Темура, 108. Тел.: 99871 238
-
65
-
44.

Автореферат диссертации разослан «____» _
____
______ 2017
года
.

протокол реестра №___ от «__» __
______
_____ 2017 года.












Р.Х.Хамдамов

Председатель научного совета по
присуждению

ученых степеней, д.т.н., профессор

Ф.М.Нуралиев

Ученый секретарь научного совета по

присуждению ученых степеней, д.т.н.

Х.Н.Зайниддинов

Председатель научного семинара при научном совете

по присуждению ученых степеней, д.т.н., профессор


31



ВВЕДЕ
НИЕ Аннотация диссертации доктора наук DSc


Актуальность и востребованность темы диссертации.

В мире для
удовлетворения потребностей населения в электронных ресурсах,
информации огромное внимание уделяется созданию систем
интеллектуального поиска данны
х в корпоративных сетях инфомационно
-
ресурсных центров. Технологии использования информационных ресурсов,
число которых увеличивается с каждым днем, являются одним из важных
вопросов сегодняшнего дня. В этой связи, в
том числе

особое внимание
уделяется сов
ершенствованию технологий поиска и обработки данных на
основе семантических и нечетких правил в корпоративных сетях,
проектирования базы данных и логических знаний. В этой области,

в зарубежных странах,
в
том числе

в США, Германии, Японии, Китае,
Австрии,

Франции, Греции, России, важное значение имеет создание
математического и программного обеспечения систем интеллектуального
поиска данных для использования информационных ресурсов.

В мире ведутся научно
-
исследовательские работы, направленные на
создание с
истем поиска данных, проектирования базы данных и
семантических знаний, создания, совершенствования программных модулей
и алгоритмов интеллектуального анализа, поиска, хранения данных

в корпоративных сетях. В этой связи,
важн
ы
м задачам является
вопросы
п
роектирования, разработки моделей, методов поиска и обработки данных,
создания программного обеспечения по формированию систем поиска
данных в нечетких и стохастических информационных средах
корпоративных сетей.

С
при
обретени
ем

независимости
р
еспублик
и

осо
бое внимание уделяется
вопросам формирования базы данных информационно
-
ресурсных центров
ИРЦ,
на
созданию корпоративных
систем

информационн
ых библиотек
,
национального контента в повышении уровня информатизации общества на
основе систем интеллектуального
управления аппаратно
-
программными
средствами, информационными технологиями. В эт
о
м

направлении
, в
том
числе

налажена разработка баз данных и программных комплексов
логического поиска в системах поиска данных. Вместе с тем, требуется
разработка технологий о
бработки запросов, сформированных на
национальном языке, совершенствования процессов интеллектуального
поиска и представления данных. В Стратегии действий по дальнейшему
равитию Республики Узбекистан в 2017
-
2021 гг. определены задачи

по
«

развитию национ
ального контента, совершенствование механизмов
создания и пропаганды современных образовательных, научно
-
просветитель
-
ских информационных ресурсов, мультимедийных продуктов на
государственном языке, соответствующих запросам молодежи
,

внедрению

информацио
нно
-
коммуникационных технологий
…»
1
.
3
Осуществление данной



1
3
Указ Президента Республики Узбекистан от 7 февраля 2017 г. № УП
-
4947
«
О Стратегии действий по
дальнейшему развитию Республики Узбекистан».

32


задачи, в том числе формирование электронных ресурсов,
с
овершенствование систем интеллектуального поиска данных, разработка
базы семантических данных и знаний в корпоративных информационно
-
библиотечн
ых системах, является одним из важнейших вопросов.

Данн
ое

диссертаци
онное исследование

в определенной степени служит
выполнению задач, предусмотренных в Законах Республики Узбекистан
«
О
принципах и гарантиях свободы информации
»

(2002),
«
Об информационно
-
би
блиотечной деятельности
»

2011, Указах Президента Республики
Узбекистан
№ УП
-
4947
от 7 февраля 2017 г
ода

«
О Стратегии действий по
дальнейшему развитию Республики Узбекистан
»,

№ УП
-
5099

от 30 июня
2017 г
ода

«
О мерах по коренному улучшению условий для разви
тия отрасли
информационных технологий в Республике
»
, Постановлениях Кабинета
Министров Республики Узбекистан
№198
от 5 июля 2011 г
ода

«
О создании
фонда полнотекстных электронных информационно
-
библиотечных ресурсов
в информационно
-
библиотечных и информацион
но
-
ресурсных центрах и
библиотеках
»
,
№625
от 14 августа
2017 года
«
О мерах по дальнейшему
развитию национального контента во всемирной информационной сети
Интернет
»
, а также других нормативно
-
правовых
документах, примятых

в
данной сферы.

Соответствие иссл
едования с приоритетными направлениями
развития науки и технологий
р
еспублики.

Данное исследование
выполнен
о в соответствии с приоритетным направлениям

развития науки и
технологии
IV



«
Информатизация и развитие информационно
-
коммуникационных технологий
».

Обзор зарубежных научных исследований по теме диссертации
2
.
4

Широкомасштабные
научн
ые
исследова
ние, направление

на

созданию
программного обеспечения, проектированию баз данных и знаний на основе
моделей, методов поиска и обработки данных в нечетких и стоха
стических
информационных средах
осуществляются
в ведущих научных центрах

и
высших образовательных учреждениях

мира, в
том числе
: Center of
Excellence in Space Daa and Inforaion Sciences США,
European Research
Consortium of Informatics and Mathematics
Испания,
Fern Universities Hagen
Германия, rederick Universiy 
Кипр
), Graz University of Technology
(
Австрия
, Glf Universiy for Science & Technology Кувейт, Insie for
Coper Science and Conrol Венгрия, Naional Insie of Inforaics
Япония, Naional Technical Universiy of Ahens Греция, Universiy of Novi
Sad Сербия, Universiy of Science and Technology of China Китай, Институт
вычислительных технологий

Россия, Ташкентском университете
информационных технологий
Узбекистан
.

В результате исследований
,

проведенных в мире по совершенствованию
систем поиска данных, создания моделей, методов поиска и обработки данных,



2
4
Обзор зарубежных научных исследований по теме диссертации осуществл
ен на основе

http://search.ebscohost.com
,
http://link.springer.com
,
https://databases.library.jhu.edu
,
Thomson Reuters, EBSCO
information services, ProQuest, Nature, Oxford University Press, Cambridge University Press, eIFL
и других
источнико
.

33


получен ряд
научных
результатов, в
том числе
созданы алгоритмы преодоления
языковых барьеров при поиске текстов
в веб
-
приложениях, основанных на
терминах

Naional Universiy of Disance Edcaion, Испания; разработаны
методы поиска путем анализа основных элементов и XML
-
классификации,
методы текстового поиска, автоматического анализа в современных
библиотеках New

Jersey Institute of Technology University Heights, North
Carolina Sae Universiy Lirary, АҚШ; созданы модели слияния данных

с использованием агрегатных операторов Universiy of Pierre and Marie Crie,
Франция; разработаны системы Яндекс научный це
нтр CopTek
Inernaional, Россия, Google Sanford Universiy, США и принципы SEO
научный центр Google Inc., США для поиска данных в веб
-
контентах.


В мире по созданию электронных ресурсов, моделированию процессов
и создания высокоэффективных систем у
правления для изучения вопросов
интеллектуального поиска и обработки данных,
по ряду приоритетных
направлений проводятся исследование,
в
том числе
создание
интеллектуальных программных модулей на основе теории нечетких
множеств в решении проблем в сферах и
нформатики и библиотеки, создание
методов анализа, поиска и хранения данных, основанных на моделях и
методах Daa ining и Tex ining, Big Daa, разработка методов и
алгоритмов интеграции систем поиска данных, создание алгоритмов, методов
обработки и поис
ка полных текстов, создание баз совокупных данных
корпоративных информационно
-
библиотечных систем, создание методов и
алгоритмов обработки запросов на искусственных и естественных языках,
создание базы знаний, семантического ядра на основе принципов SMART
и
SEO, разработка программного обеспечения и моделей поиска данных,
основанных на локальном языке.

Степень изученности проблемы.
Под

руководством коммерческих

компаний Bing, Google, Raler, Search.Mail.r, Yandex и известных ученых
мира, в частности, Y.Ba
eza, M.Boughanem, O.Bouidghaghen, C.Carpineto,
T.J.Dickey, J.liu, A.

Z.Lofi, J.Wang, Н.Ш.Виктором, ведутся
исследовательские работы по теории нечетких множеств, математической
статистики проблем интеллектуального поиска и обработки данных в
компьютерных с
етях, созданию методов и построению моделей на основе
Daa ining, Tex ining, Big Daa, проблемам внедрения информационных
ресурсов и развития принципов SMART и SEO. Проводились
исследовательские работы: Slon, Haran, Krovez, Hll
-

посвященные
анализ
у, проблемам и решениям систем поиска данных, Lnde


поиску
данных на основе языков стран Востока, Kernigan,

Bill и Moore


созданию
вероятностных моделей исправления орфографических ошибок, Ccerzan и
Brill


внедрению и обработки запросов на основе моделей и алгоритмов. В
нашей Республике М.И. Бадаловым и А.М. Мирзамовым
-

по проблемам
обработки текстов в слов
арях.

Вопросы интеллектуального анализа и обработки данных нашли
отражение в работах Л.Заде, А.Холмблада, Б.Коскона, Д.Дюбуа, А.Парады,
Е.Мамдани, В.В.Рыбина, Б.Лю, М.Джамшиди, Б.Фазлоллахина,
34


Э.Мендельсона, А.Леоненкова. Изучение вопросов принятия решени
й на
основе интеллектуального анализа компьютерных сетей в нашей Республики
рассматривалось в исследованиях академиков Т.Ф. Бекмурадова,
М.М.Камилова, Ф.Б.Абуталиева и в трудах ученых, таких как
Н.Р.Юсупбеков, Д.Мухаммадиева, М.И.Бадалов, Р.А.Алиев, Н.А.Иг
натов.
Теоретические и прикладные исследования по вопросам создания
электронных ресурсов и поиска в них даны в работах Henriee D. Avra,
Hgh С. Akinson, Donald S. Clerson. Модели и алгоритмы для
корпоративных информационно
-
библиотечных систем изучал
ись в научно
-
практических исследованиях А.С. Крауша и Д.Ю. Копыткова, модели и
алгоритмы обработки библиографической информации исследовались

в работах
Я.Л. Шрайберга, Ф.С. Воройского,
У.Ф. Каримова, R.P. Rodgers и
А.А. Леонтьева. В нашей республике созд
ание, внедрение моделей и
алгоритмов сводной каталогизации в корпоративных информационно
-
библиотечных системах и сетях, а также поиска данных и обесепение
информационной безопасности в них изучались, в основном,
У.Ф.Каримовым и под руководством М.А. Рахмат
уллаева.

Как показали исследования, вопросы, связанные с поиском информации,
структуры и свойств данных, формирования и обработки запросов, создания
семантического ядра, выявления рейтинга электронных ресурсов, разработки
моделей и методов интеллектуально
го поиска, представления и обработки
данных в нечетких и стохастических информационных средах
корпоративных информационно
-
бибиотечных систем недостаточно изучены.

Связь диссертационного исследования с планами научно
-
исследовательских работ высшего образ
овательного учреждения, где
выполнена диссертация.
Диссертационное исследование выполнено

в рамках проектов плана научно
-
исследовательских работ

Ташкентского
университета информационных технологий и Национального университета
Узбекистана по следующим тема
м: А5
-
055
-
«Обработка запросов в нечетких
и стохастических информационных средах корпоративных сетей»

(2015
-
2017; А5
-
066
-
«Разработка платформы виртуальной биржи,
позволяющей обмениваться результатами и достижениями выпускных
квалификационных и магистерски
х работ» 2015
-
2017; И2017
-
4
-
4
-
«Создание
и внедрение моделей интеллектуального поиска и обработки данных

в информационных системах» 2017
-
2018; И2016
-
4
-
15
-
«Создание и
внедрение программного обеспечения по пользованию библиотечными
ресурсами путем исполь
зования сети на основе мобильной связи»

(2016
-
2017).

Целью исследования
является разработка моделей, методов поиска и
обработки данных в нечетких и стохастических информационных средах, а
также создание программного обеспечения для корпоративных
информаци
онно
-
библиотечных систем.

Задачи исследования:

разработка классификации информационных сред, схемы поиска и
обработки данных, этапов поисковых технологий, а также метода, алгоритма
35


и программного модуля хранения данных в корпоративных информационно
-
библио
течных системах;

разработка метода вычисления предварительного рейтинга электронного
ресурса в корпоративных информационно
-
библиотечных системах;

разработка метода сокращения времени и основных элементов поиска
данных в информационных средах корпоративных

сетей;

разработка метода и программного модуля проектирования
параметрических функций принадлежности для нечетких запросов;

разработка метода, алгоритма и программного модуля поиска и
обработки данных в нечетких и стохастических информационных средах;

ра
зработка алгоритма и программного модуля создания базы знаний для
поиска и обработки данных в нечетких информационных средах;

разработка алгоритмов, баз данных, архитектуры и модулей

программного обеспечения, IDE моделей системы поиска данных

в корпорати
вных информационно
-
библиотечных системах.

Объектом исследования
являются процессы поиска и обработки
информации в нечетких и стохастических информационных средах научно
-
образовательных корпоративных информационно
-
библиотечных систем.

Предмет исследова
ния
является

модели, методы и программные
средства интеллектуального поиска и обработки данных в нечетких и
стохастических информационных средах, систем управления и технологии
создания базы данных и знаний, логического поиска.

Методы исследования.
В проце
ссе исследования применялись методы
математического моделирования, теории нечетких множеств,
математической статистики, алгоритмизации, функционального
моделирования, технологий объектно
-
ориентированного программирования,
а также методы проведения вычислит
ельных экспериментов, технологий
MVC, DOM, ORM, испытаний программных модулей.

Научная новизна исследования
заключается в следующем:

усовершенствован алгоритм и разработан программный модуль
рекуррентных отношений хранения данных для осуществления поиска
и
обработки данных в корпоративных информационно
-
библиотечных
системах;

разработаны метод вычисления предварительного рейтинга
электронного ресурса на основе входящих и исходящих ссылок и
программный модуль;

создана модель логического семантического поис
ка данных

в стохастических информационных средах корпоративной сети;

усовершенствован метод и разработан программный модуль
проектирования параметрических функций принадлежности, основанных на
лингвистических переменных для нечетких запросов;

разработаны

модель, алгоритм семантического ядра и программный
модуль для системы поиска данных в нечетких и стохастических
информационных средах, основанных на логической семантике;

разработаны модель, метод, алгоритм и программный модуль создания
36


базы знаний в соот
ветствии с правилом Мамдани системы нтеллектуального
поиска данных в нечетких информационных средах;

разработаны SV технологии создания системы поиска данных

в корпоративных сетях, а также его архитектера, IDE модели и алгоритмы,
проект базы данных;

Пра
ктические результаты исследования
заключаются в следующем
:


разработаны классификация информационных сред, схема управления,
поиска и обработки данных в корпоративных информационно
-
библиотечных
системах компьютерных сетей
;

разработаны метод и алгоритм фор
мирования запросов пользователей, а
также алгоритм и программный модуль проектирования параметрической
функции принадлежности;

на основе технологии SV, а также IDE моделей проектирования
систем поиска данных, проекта базы данных для нечетких и стохасти
ческих
информационных сред корпоративных сетей разработано программное
обеспечение «ARMAT».

Достоверность результатов исследования
обосновывается
сравнительными статистическими данными, обеспечением проведения
реальных и экспериментальных испытаний в ре
шении вопросов поиска и
обработки данных в програмном обеспечении
«ARMAT»

на основе
технологии SV, созданной на базе
предложенных математических и
IDEмоделей
, методов и алгоритмов, использованием метода сопоставления
результатов эксперимента на основе
критериев значимости, соответствия и
сущности базы логико
-
семантических и нечетких знаний систем
интеллектуального поиска данных в нечетких информационных средах
корпоративных информационно
-
библиотечных систем, выводами ведущих
ученых и специалистов
-
экспер
тов в области поиска и обработки данных

в информационных системах по итоговым результатам исследований
.

Научная и практическая значимость результатов исследования.

Научная значимость исследования
обосновывается

в том, что
полученные результаты могут служ
ить основой для создания методов,
алгоритмов поиска и обработки новых модифицированных данных для
несистематизированных информационных сред или данных с различной
структурой, параллельного поиска и обработки данных, создания
электронных ресурсов с различны
ми свойствами, определения импакт
-
фактора научных электронных ресурсов, создания модулей системы поиска
данных в библиотеках, музеях и специализированных научных и
образовательных корпоративных сетях, а также решения задач поиска
данных в рамках системы эл
ектронного правительства.

Практическая значимость полученных результатов
обосновывается


в возможностях обработки запросов в электронных ресурсах, написанных на
естественном языке пользователей, в использовании в архивах, музеях,
справочных системах, сист
емах документооборота, баз данных
образовательных и научных источников, в качестве внутренного
программного модуля для програ
ммного обеспечения типа ZiyoNe,

могут
37


быть использваны в школах, академических лицеях, профессиональных
колледжах, в учреждениях,
имеющих специальные электронные ресурсы, для
формирования государственных информационных ресурсов, пользования
ими, в поиске, обработке и отборе мировых информационных ресурсов в
корпоративных сетях.

Внедрение результатов исследования.
На основе программ
ного
обеспечения «ARMAT», созданной на базе технологии SV, моделей,
методов поиска и обработки данных в нечетких и стохастических
информационных сред:

в корпоративные сети основной библиотеки Академии наук внедрены
метод определения предварительного рей
тинга электронного ресурса на
основе ссылок, программный модуль и алгоритм проектирования
параметрических функций принадлежности на основе лингвистических
переменных для нечетких запросов пользователей, программный модуль,
метод и алгоритм создания базы зн
аний справка
от 30 октября 2017 г. №33
-
8/7293

Министерства по развитию информационных технологий и
коммуникаций. В результате научного исследования появились
возможности повышения эффективности определения рейтинга электронных
ресурсов на 30%, использова
ния высокорейтинговых ресурсов при
представлении ресурсов пользователям, повышения эффективности
обработки запросов в корпоративной сети на 15%, повышения
эффективности сбора, поиска, обработ
ки и предоставления данных на 12
%.

в библиотеку и межфилиальную к
орпоративную сеть
Республиканской
научной сельскохозяйственной библиотеки

внедрены математическая модель
логико
-
семантического поиска, программный модуль и алгоритм
проектирования параметрических функций принадлежности на основе
лингвистической переменной
для нечетких запросов пользователей, модель,
методы, алгоритмы и программный модуль создания семантического ядра
справка
от 30 октября 2017 г. №33
-
8/7293

Министерства по развитию
информационных технологий и коммуникаций. Результаты научного
исследования
позволили повысить возможности выбора ресурсов, которые
соответствуют запросам, описанным на естественном языке на 30%,
повышения эффективности поиска данных на 8%, сокращения количества
найденных соответствующих электронных ресурсов в 2 раза и повышения
т
очности на 30%.

в
и
нформационно
-
ресурсный центр Агентства интеллектуальной
собственности внедрены алгоритм сохранения данных с рекуррентным
соотношением, модель, алгоритм и программный модуль семантического
ядра, модель, алгоритм и программный модуль созда
ния базы знаний

в соответствии с правилом Мамдани справка
от 30 октября 2017 г. №33
-
8/7293

Министерства по развитию информационных технологий и
коммуникаций. Результаты научного исследования позволили повысить
эффективность формирования и обработки перв
оначальных данных на 15%,
повысить эффективность поиска данных на 12%, повысить объем данных,
38


соответствующих запросам путем обработки нечетких термных запросов на
30% и сократить объем лишних данных на 50%.

в ООО “E
-
Line
P
ress” внедрены проект базы данных

и архитектура
IDEF
-
моделей технологии SV, разработанный для создания метода и
программного модуля определения предварительного рейтинга электронного
ресурса на основе ссылок, математического метода логико
-
семантического
поиска, системы поиска данных спр
авка
от 30 октября 2017 г. №33
-
8/7293

Министерства по развитию информационных технологий и коммуникаций.
Результаты исследования позволили повысить эффективность определения
точности предварительного рейтинга научных ресурсов и периодических
изданий в 1,5

раза, повысить эффективность создания базы данных на 20%,
повысить эффективность поиска данных на 5%, сократить количество
найденных соответствующих ресурсов на 50% и повысить их точность в 1,3
раза.

Апробация результатов исследования.
Теоретические

и

пра
ктические
результаты реферируемого исследования апробированы и обсуждены на

15 международных и 15 республиканских научно
-
практических
конференциях.

Публикации.

По теме исследования опубликовано всего 59 научных
работ, в частности 2 монографии, 10 статей
в научных изданиях,
рекомендованных Высшей аттестационной комиссией к публикации
основных научных результатов докторских диссертаций

в 6 Республиканских и 4 зарубежных журналах, 30 докладов и тезисов,

а также получены свидетельства на 17 программных р
азработок для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из
введения,
пяти глав, заключения,
списка использованной литературы

и приложении
.
Объем диссертации составляет 18
8

страниц.


ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении
обосновываются
актуальность и востребованность темы
диссертации, показано соответствие с приоритетными направлениями
развития науки и технологий Республики Узбекистан, формулируются цель и
задачи, а также объект и предмет исследования, обоснована достоверность
полученных

результатов, раскрыта их теоретическая и практическая
значимость, приведен перечень внедрений в практику результатов
исследований, сведения об опбликованных работах и структура диссертации.

В первой главе диссертации
«
Современное состояние средств, метод
ов
поиска

данных в корпоративных информационных средах
»

исследованы
логические, традиционные модели, методы поиска и обработки данных
ПОД, исследовательские работы ведущих ученых, сравнительные
определения. Разработана концептуальная схема механизма ПОД
в
корпоративных информационных средах, которая включает в себя четыре
этапа.

Основными понятиями методов ПОД в корпоративных
39


информационных средах являются
«
запрос
»

и
«
объект запроса
»
.

Запрос


формальное представление потребности в информации на
искусстве
нном или естественном языках
.

Объект запроса


множество электронных ресурсов, выбранных из базы
данных в соответствии с запросом и подготовленных для представления.

Кроме того, исследованы теоретические и практические аспекты этапов
и технологий развития
методов ПОД, наиболее используемых элементов и
методов логического поиска, моделей и этапов упорядоченного индекса,
моделей поиска по словарю, вариантных запросов, запросов для
-
граммной
индексации, методов исправления ошибок.

Исс
ледованы развитие корпоративных информационно
-
библиотечных
систем КИБС за последние 40 лет, их роль и стандарты на мировых рынках,
архитектура, существующие системы, вклад в развитие библиотечного дела
во всем мире и в нашей Республики. На сегодняшний
день основными
этапами обработки запросов в системах поиска данных СПД

в компьютерных сетях являются: анализ, перевод, нормализация и оценка.
Для успешного осуществления данных этапов необходимо рационально
воспользоваться выбором стандарта SQL. Выбрана

3
-
этапная архитектура
«
Клиент
-
сервер
»

компьютерной сети для КИБС в соответствии

с характеристиками методов поиска данных на основе обработки запросов.

Разработаны условия и необходимые предпосылки для информационной
среды корпоративной сети, разработана
схема управления и выявлены их
основные задачи, которые состоит в поиске, передаче, формировании и
хранении данных.

Условия и необходимые предпосылки в нечетких и стохастических
информационных средах корпоративных сетях следующие:

1.

Правило поиска информации
, выбор и объяснение.

2.

Создание информации, просмотр и достоверность, распространение
полученной информации.

3.

Формирование электронных ресурсов, обеспечение информационных
интерактивных услуг и образовательных данных.

4.

Создание информационных систем, их приме
нение и интеграция

в других инфраструктурах.

5.

Применение, развитие методов, средств и механизмов обеспечения
информационной безопасности инфраструктуры, а также для защиты
компьютеров и информационно
-
программного и аппаратного обеспечения
компьютерных сете
й.


Разработана схема управления образовательной и научной
информационной средой на основе возможностей.

Существуют 7
-
модульные этапы схемы управления. Основываясь на
данных модулях, на базе методов поиска, обработки, свойств, видов данных,
научно
-
образова
тельные информационные среды разделяются на три класса.
К ним относятся:

Детерминированная информационная среда 
ДИС
)

-

это
информационная среда,
где исходная информация для поиска данных строго
40


определена детерминирована,

все информационные ресурсы упор
ядочены,
каталогизированы по установленным правилам и запрос ведется

по конкретным поисковым признакам.

Стохастическая информационная среда СИС



это

информационная
среда
,
в которой исходная информация для поиска данных имеет
вероятностный характер и оп
ределенны законы ее распределения.
Где поиск
искомых данных подчиняется некоторым вероятностным законам. Эта среда
требует учета и систематизации истории запросов в базах данных, частотных
характеристик обращения к тем или иным источникам, степени
удовлетв
орения пользователя полученным результатом.
Пользователя
интересует не столько конкретные данные по точно заданным запросам, а
какая информация источники запрашивалась чаще или реже, какие
пользователи использовали данную информацию, в какой период и т.д
.

Нечеткая информационная среда НИС

-

это

информационная среда
,
где исходная информация для поиска данных имеет расплывчатый
нечеткий характер. НИС
, характеризующаяся тем, что запросы в ней имеют
расплывчатый характер, получаемые результаты зависят о
т мнения
экспертов, от оценки тех или иных информационных ресурсов. Хотя запрос
является довольно расплывчатым, но в нем кроется важная информация,

по которой можно будет найти наиболее приемлемые результаты для
пользователя, при этом происходит отсев дов
ольно большого объема
ненужного «информационного мусора».


Классы информационных сред можно отразить в следующем
выражении:



или

Выявлено 3 основные причины проблем исследования и 16 изучаемых
вопрос
ов, неразрывно связанных с созданием системы поиска данных для
КИБС. Исходя из цели исследования, существуют три основных элемента

в создании программного модуля и разработка методов, моделей ПОД

в корпоративных информационно
-
библиотечных системах, к ним

относятся
:


q



запрос,
d



электронный ресурс,
f
(
q
,
d
)


функция определения
актуальности правила отбора электронного ресурса
d

по отношению

к запросу
q
.

На основе применения и развития механизмов, свойств, возможностей,
методов и средств корпоративных
информационн
ых

сред, хранения, поиска и
обработки данных, осуществления создания СПД мы выделили следующие
задачи:

1.

Формирование и обработка запросов, определение акутальности и
элементов поиска и актуальности данных в корпоративной сети.

2.

Создание моделей
, методов и программного модуля поиска и
обработки данных в стохастических информационных средах КИБС.

3.

Создание моделей, методов и программного модуля поиска и
обработки данных в нечетких средах КИБС.

41


4.

Разработка базы знаний, создание семантического ядра дл
я поиска и
обработки данных в научно
-
образовательных КИБС корпоративных сетей.

5.

Создание и внедрение инструментального программного обеспечения
для поиска и обработки данных в КИБС корпоративных сетей.

Решение данных задач предполагает создание единой архит
ектурной
платформы для методов, моделей и программного модуля ПОД в нечетких и
стохастических информационных средах КИБС корпоративных сетей.

Вторая глава
«Методы формирования запросов, определения
рейтинга и элементов поиска данных в корпоративной сети»

п
освящена
вопросам формирования запросов, определения рейтинга и элементов поиска
в нечетких и стохастических информационных средах НСИС
. Для
обработки исходной информации в системах поиска данных, данные
формируются как структура,
разделенная на 8 групп,

К ним относятся:

-

заголовок и его элементы;

-

поля и подполя MARC21
;

-

формат стандарта ISO 2709
;

-

техническая экспертиза по кодированному коду данных;

-

иерархическая структура данных семантические отношения;

-

статические, динамические и иерархические данные д
ля
пользователей;

-

исходные ста
тические, динамические и иерархические данные;

-

правило, суждения;

Выявлены этапы и свойства внесения и редактирования данных

с рекуррентным соотношением и разработан программный модуль для
внесения, редактирования и сохранен
ия данных, организации эффективного
поиска и обработки данных в НСИС.


Рис. 2
. Функциональная структура программного модуля сохранения
данных.

Сохранение данных является следующим основным этапом ввода и
42


редактирования данных. Разработаны функциональная
структура
программного модуля и усовершенствованный алгоритм 5
-
этапного
сохранения данных. Рис. 2.

Опираясь на методы и этапы программного модуля внесения,
редактирования и сохранения данных, разработаны свойства объектов
(Properties, Methods and Events)
, выполняющих основные задачи в НСИС.

При формальном представлении потребностей пользователей

в информации запросы разделяются на 3 группы:

Точные запросы



запросы, состоящие из точных терминов, величин
количественного характера, логических операций и ко
нкретного правила.
Формирование и нормализация таких запросов осуществляется путем
внесения данных в статические поля и применения методов перевода

в стандарт
SQL
.

S
-
запросы



запросы

в виде ключевых слов, предназначенных для
стохастической информационной

среды. Данные, соответствующие
этим
запросам, находятся путем поиска в полях базы данных и
представляется по
количеству обращений по ним, определенной статистике. При формировании
такого вида запросов в основном используются естественные языки и при
норма
лизации в
SQL

стандарте
используются предварительно подготовые
дополнительные средства интерфейса.

Нечеткие запросы



запросы нечеткого содержания, то есть запросы,
которые состоят из нечетких термов, связанных с опорными термами, для
определения количеств
енного характера. При осуществлении нечетких
запросов для определения соответствующих им значений используется
лингвистическая переменная теории нечетких множеств и функция
принадлежности
-



Поскольку функция принадлежности

связ
ана с динамической
переменной, разработан метод его нормализации и формирования

в стандарте SQL.

«Модуль поиска»
-

подсистема, предоставляющая по запросу
пользователя наиболее актуальное упорядоченное множество электронных
ресурсов, оснащенное удобным
для пользователя интерфейсом, включающее
в себя базу данных и статистические данные.

Модуль поиска в корпоративной сети состоит из двух основных,
независимых друг от друга элементов: элемент индексации и элемент поиска.
Пользователь видит только возможнос
ти элемента поиска и пользуется им.
Элемент индексации применяется для создания соответствующей формы
эффективного представления информации при осуществлении поиска
необходимых данных в СПД.

Элемент поиска выразим в виде функции
,

где


запрос
поиска, т.е. конечная строка, внесенная пользователем. Элемент поиска

в функции соответствует запросу

-

множеству градированному и
отобранному 
, который соответствует запросу
. Долю актуальных
электронных ресурсов определим следующим образом:

43



В этом случае
является понятием актуальности
.

Если

элемент по отношени к

вопросу является более актуальным,
в этом случаи

неравенство бывает уместным. Для того,
чтобы найти определённый поисковой вопрос в
электронном ресурсе,

мы
предлагаем следующую вычислительную математическую модель для
оценки актуальности поискового модуля в КИБС:


здесь

-

для запроса

поиска

электронн
ого ресурса

по внешним факторам, то есть,
τ

электронный ресурс
-

по отношению

к поиску запроса

является актуальным показателем, на основе внутренних
факторов

функции электронных ресурсов повышение рей
тингового
модуля и специальная функция для обозначения предполагаемых результатов
исследования.

Предположим, что в базе данных последовательно даются и находятся в
отрезке
, имеющим
DосID
идентификаторы с множеством V,
который име
ет
n

электронных ресурсов.

Суждение 1.
Цитатой 
или ссылкой называется пара порядковых
электронных ресурсов
.

-

входящая ссылка
и

исходящая ссылка

электронного ресурса
.

В мно
жестве

V между электронных ресурсов из всех ссылок формируем

E

множество
, граф, направленный на ссылки можно
назвать
ссылочными графами.

Суждение 2.
К примеру
, в этом случае
-
граф итоговый
множество вершин,

и
, обозначим

входящее множество
ссылок, а исходящее множество ссылок обозначим как
, значит:

,

.

Суждение 3
. Если не существуют
и
, то они обозначаются
как

и в этом случае рейт
инг электронного ресурса для

равен

0.

Суждение 4.
Ни какой электронный ресурс свои входящие ссылки
и
входящие в эти ссылки исходящие

ссылки не могут представить.
Рейтинг входя
щих ссылок

и исходящих ссылок

определяется
следующим образом
:


44


,

(1)

Здесь
-

количеств
о входящих,
-

количество всех
исходящих ссылок.

Пользуясь приведенным выше 1 выражением, определяем метод
предварительного рейтинга электронного ресурса с помощью 2 выражения
.



(2)

2 выражение позволяет определить электронные ресурсы с высоким
рейтингом и отобрать множество, признанное актуальным на основе
выявления рейтинга электронных ресурсов в КИБС.

В третьей главе работы «
Создание
моделей, методов и программного
модуля поиска и обработки данных в стохастических информационных
средах
» были решены вопросы связанности последовательности терминов
запроса с метаданными информационных электронных ресурсов в СИС.
Было исследовано осуществл
ение запроса и вероятности запроса
посредством приведение в соответсвие с атрибутами этих метаданных через.

Для осуществления поиска в СИС разработан модифицированный метод
определения актуальности параметрических и зональных полей, вычисления
сумм разли
чных зон, вычисления с детерминированного индекса.

Пусть электронный ресурс имеет поля заголовок и аннотация
. Для
данного
запроса и

электронный ресурса

и
необходимо

определить логические
функ
ции. Определить может ли логическая функция
вопрос
-

быть заголовком

электронного ресурса. В отрезке
для
вычисления актуального значения на основе каждой информационно
-
поисковой пары, из значения

и
и используя
неизменяемую
запишем следующие:


На основе учебного примера
, определяемой на
основе троичного суждения
, имеющего самое эффективное значение,

а также каждый учебный приме
р определяется с помощью

информации,
запрос и значением актуальности
.

Пусть для вычисления способом эффективной актуальности дан запрос
. В соответствии с запросом для актуальности электронного
ресурса во множестве, необходимо определить вес электронного ресурса.
Для этого достаточно выяснить конусную схожесть вектора

и
ед
инственного

вектора. В этом случае все
элементы

вектора
равняются 1. Для случайных 2 электронных ресурсов

ва

выражение
(3)
уместно.

45



(3)


Для случайного

электронного ресурса ЭР
конусная
схожесть в информации описывает сумму существующую в запросе сумму
массы терминов и через объединение словестных мест выработан
модификационный вариант вычислительного алгоритма.


Считаем, что для оценки
информационно
-
поисковой системы в
КИБС
используются следующие 3 элемента.

1.

Число электронных ресурсов в СПД 
);

2.

Запросы
(
)
;

3.

Количество электронных ресурсов, соответствующих запросам
(
);

С помощью данных элементов введем 2 критерия определённость и
полноту. Под определённостью понимается 
P
)


существующая

в соответсвующем в электронном ресурсном множестве доля, полнота 
K
)


существенно соответсвующая во множестве электронного рес
урса и
количество подходящего к соответствующим запросам в электронном
ресурсе, и значит:


,


здесь
R



число электронных ресурсов соответствующее именно
запросу.
СПД мы обозначаем
парой. Здесь,


запрос,



объекты
запроса, то есть множество электронных ресурсов.

Предположим что,

множество запросов и даны

к соответствующиму к

множество электронных ресурсов
,
,
. Здесь



просматриваемое в системе число
электронных ресурсов,



число запросов в системе. Метод логико
-
семантического поиска для пары запросов, мы запишем следующим образом.


(4)

Здесь,

-

обозначает отношение и схоже
сть
a

по отношению к
b
.

-

условие должно быть уместным.

Правило 1.
Если
, то в этом случае
-

семантически не связано
с
,
, а также

считается не похожими друг на друга.

Правило 2.
Если
,то в этом случае считается что
,
полностью семантически связаны и считается схожесть 1 
в точности
похож.

Правило 3.
Если выражение 4 равно
, то в этом
случаи
и считается семантически связанным, схожесть 1 в
46


точности похож.

Правило 4.
Если
, то в этом случаи
, считается что
семантически равен
и схожесть вычисляется выражением
(4)
.

Метод логико
-
семант
ического поиска 4 для всех запросов мы запишем
следующим образом:


(5)

здесь

-

объединение элементов множества.
5 выражение позволяет
создать базу семантических знаний в СПД.

На основе выизложеннного в поиск
ово
-
информационной системе СИС
разработана общая функциональная структура Рис. 2.


Рис. 2. Общая функциональная структура СИС в поисково
-
информационной системе
.

На основе функциональной структуры, разработано 3 IDE0
-
модели
инструментально
-
программн
ы
х

м
одул
ей

независимой категории.

К ним
относятся
:

Категория

1.
СПД на основе

индексации семантического отношения,




вычисления веса

зоны и на получении динамической статистики.

Категория 2
.
СПД

на основе

вычисления количества т
е
рминов,
нормализации по отношению к

и через определение частоты терминов
получение основе динамической статистики.

Категория 3
.
СПД на основе модели логически
-
семантической
поисковой модели, проверка связи и схожести, основанный
на индексации
похожих множеств электронных ресурсов и поиска.

Создан инструментальный программный модуль для IDE1x моделей
структуры реляционных данных вместе с IDE0 моделям
и и систем поиска
данных в СИС.

Четвёртая глава называется
«Создание моделей, мет
одов и
47


программного модуля поиска и обработки данных в нечетких
информационных средах»
, в ней используя теорию нечетких множеств и
используя модель лингвистической переменной, определяем в СПД метод
разработки нечетких запросов следующим образом:

1)

-

определяемую лингвистическую переменную
;

2)

определяем лингвистически похожую переменную нечеткого
множества термов
;

3)

-

для нечетких множеств термов определяем множество значений;

4)

определяем во множестве нечётких термов,
характеризующиеся через логические и модификаторные выходы;

5)
Х
определяем функцию принадлежности множества.


При проектировании параметрической функции принадлежности,
множество
Х

-

лингвистическая переменная соответствующей
характеристики объекта,
-

метод параметрического проектирования
функции принадлежности является важным элементом в возможностях
интеллектуаллизирования в СПД.
в функцию принадлежности вводим 4
параметра и даём следующее определение:

Суждение 5.
Если
a, b, c, d

параметри взяты из
-

множества значений,
то в этом случае функция

считается функцией принадлежности

множества значений
-

Х
.

Суждение 6.
В функции принадлежности

параметры
a, b, c,
d
между собой, должны быть в порядке возрастания. Значит одно из условий
или

или
должно постоянно выполняться.

Важны условия взаимных отношений параметрических функций
принадлежности, все случаи взаимных отношений и функций
принадлежности приводятся в Таблице 1.

Таблица 1.

Взаимоотношения параметров функций принадлежности
п
араметров.

П. ч.

Взаимосвязанные
отношения параметров

П
. ч.

Взаимосвязанные
отношения параметров

1.


2


3.


4.


5.


6.


Суждение
-
7.


параметры функции принадлежности для каждого
терма множества нечетких термов, соответствующих лингвистических
переменных
, должен вноситься хотя бы один отличительный п
араметр.

Рекомендована необходимость использования выбора классов по отбору
функций принадлежности, соответствующих лингвистическим переменным
нечеткого множества при интеллектуальном поиске и обработке в НИС на
48


основании таблицы 2.

Таблица 2.

Выбор класса

функции принадлежности.



Класс функций
принадлежности

Количество
вариантов

Лингвистические переменные

1

линейный

, T класс

2

Нечеткие термы типа «примерно
равно», «среднее», «промежуточный»,
«размещен», «похож»

2

Z
-
изобразительный

Z класс

3

термы
«меньше, до» нечетких термов
типа «предельное значение»,
«относимость»

3

S
-

изобразительный
S класс

3

термы «с, больше» нечетких термов
типа «значение», «средняя величина»,
«свойство»

4

σ


изобразительный
σ класс

1

Нечеткие термы с противоположным
з
начением много
-
мало, остро
-
сладко,
белый
-
черный, новый
-
старый,
простой
-
сложный, трудный
-

легкий

5

П
-
изобразительный
П класс

4

Нечеткие термы, близкие к термам на
основе частичной неопределенности


При интеллектуальном поиске данных в НИС корпоративны
х
информационно
-
библиотечных систем основной проблемой является
создание и управление семантическим ядром
. Приведем определение
семантического ядра для интеллектуального поиска и обработки данных

в НИС:


Семантическое ядро



множество отношения, признанн
ых
соответствующими, актуальными по содержанию и сущности
нормализованным терминам и электронному запросу.


На основе данного определения разработаны 3 метода создания
семантического ядра систем поиска данных в НИС. К ним относятся:

-

Автоматическое построе
ние семантического ядра в результате поиска и
обработки.

-

Создание семантического ядра путем обработки цитирования ссылок,
данных в электронных ресурсах.

-

Создание семантического ядра с помощью экспертных групп. Данный
способ осуществляется во 2 варианте.

а

Построение эскпертом семантического ядра путем создания запросов,
соответствующих электронному ресурсу.

 Обработка экспертом существующего семантического ядра,
аннулирование, изменение, создания им соотношения запроса с электронным
ресурсом при необходи
мости.

Разработана модель семантического ядра, основанного на
осуществлении контроля семантического ядра и 3 алгоритмов методов
49


создания семантического ядра.

Для определения актуальности модели семантического ядра

в семантическое ядро внесены 4 свойства.

Если в свойстве 1 существует
семантическая связь электронного ресурса и запроса будет 1, в противном
случае принимает значение 0, свойство 2 активизирует
N



общее количество
связей, свойство 3
-

m



количество связей
-
обращений
.

В НИС для интеллектуальн
ого поиска и обработки данных при
разработке моделей и правил нечеткого поиска, ядра базы знаний для
формирования условия правила отобразим нечеткий запрос
q
во множестве
нечетких запросов
q*

6 следующим образом.





(
6
)

при этом

-

термин и
состоят из нечеткой пары термов и
его
можно определить как
, а

,
,

-


количество
нечетких термов.


Условия правила для логического де
йствия «И» и
пары терминов 6
запишем следующим образом.






(7)

где
-

-

q



парность или непарность терминов, составляющих
запрос
,

-

семантическое отношение электронного ресурса
d

и
терма
,


-

наличие или отсутствие во множестве нечетких термов

t
*
базы данных нечетких данных
,

-


вес
а

принадлежность или непринадлежность значениям функций принадлежности
нечетких терм
.

С помощью данного условия 7 запишем
следующим образом

в оптимальном виде нечеткие правила на основе метода Мамдани при
интеллектуальном поиске данных в СПД
.


(8)

Если на основе нечетких правил записать множество
D

электронных
ресурсов в базе знаний правила 
8
)
, получим систему нечетких правил.
,
m


количество электронных ресурсов в базе данных.

Внесем понятие ядра базы знаний для метода определения, нечеткого
терма и модификатора, параметров, соответствующих функциям
принадлежности, п
олучившими развитие и постоянно обновляемых при
помощи специалистов
-
экспертов. Разработаны алгоритм развития ядра базы
знаний, модель IDE1x и связи в модели.


50




Рис. 3. IDE1x модель ядра базы знаний.

Для образования множества электронных ресурсов, соотв
етствующих
запросам в НИС разработаны IDE0 модели, описывающие функциональной
структуры и функциональных возможностей категории 3 инструментальных
средств, связанных между собой, для создания базы знаний, основанной на
ядре базы знаний, семантичесок ядре,

обработке нечетких запросов. К ним
относятся:

Категория 1.

Программный модуль определения нечеткого терма и его
модификатора путем обработки нечетких запросов.

Категория 2.

Создание семантического ядра для интеллектуального
поиска, основанного на нечетких

запросах.

Категория 3.
Программный модуль использования возможностей базы
знаний в интеллектуальном поиске данных путем создания ядра базы знаний.

На основе приведенного выше семантического ядра, базы и ядра знаний,
IDE0 и IDE1x моделей в НИС создан
программный модуль
интегрированного СПД для интеллектуального поиска и обработки данных.

Пятая глава диссертации, получившая название «
Создание и внедрение
программного обеспечения поиска и обработки данных в корпоративной
сети»,
посвящена разработке техн
ологии и архитектуре SV, составных
модулей, IDE0 и IDE1x моделей, для эффективной работы поисковых
модулей в корпоративных информационно
-
библиотечных средах необходимо
наличие нескольких базовых этапов.

Достаточно наличие 3 базовых этапов модулей посик
а в СПД
многопрофильной корпоративной сети. К ним относятся:

1.


(F)


метод представления запроса, т.е. способ формирования
выражения информационных потребностей пользователя системы.

2.

(S)


функция соответствия электронного ресурса запросу, т.е. степень
соо
тветствия запроса и найденного электронного ресурса.

51


3.

(V)


метод представления электронных ресурсов.

Объединив данные три этапа для моделей, методов и программных
модулей ПОД, мы назовем технологией SV платформой SV, SV
Framework).

FSV

технология



эт
о инструментальная программная платформа,
основанная на клиент
-
серверной архитектуре, интеграции и модификации
моделей, методов и алгоритмов ПОД в информационной среде
корпоративных сетей.

Разработана следующая архитектура
FSV

технологии, предлагаемой для
индекса поиска в системах поиска данных.


Рис. 5. Архитектура SV технологии.

52


При разработке функциональной структуры и IDE моделей
инструментального программного модуля обработки запросов

в корпоративных сетях обработка запросов подразделяется на 2 эт
апа.

На
I

этапе создаются запросы, составленные на естественном языке, на
основе методов обработки запрос
а
, искусственно созданные запросы, основе
методов UI User inerface.

II

этап, являющийся рекуррентной последовательностью,
осуществляется путем очис
тки от дополнительных и вспомогательных
термов, определения вида запроса, создания индексов логических и нечетких
терминов, зонального поля.

При создании IDE моделей и функциональной структуры
инструментального программного модуля поиска и представления д
анных

в корпоративной сети разработана IDE0 модель на основе методов, моделей
системы поиска данных в нечетких и стохастических средах, традиционного
поиска, процессов определения соответствия запросу
S
-
ЭР. Представление
V

включает в себя процессы приема

множества электронных ресурсов, выбора
метода представления, определения вида UI, обеспечения ограничений и
фильтров и представление на их основе множества, определения, контроля
обращений во множестве электронных ресурсов пользователя.

Технология SV инт
егрирована в такие системы, как:
«
АРМАТ
»
-

автоматизированная система информационно
-
ресурсных центров,
«
Mobile
-
Library
»


мобильное программное обеспечение по библиотечным ресурсам,
«
vLibrary
»



виртуальная библиотека письменного культурного наследия
тюркс
ких народов Центральной Азии XIX века Казахстан.

Для эксперимента в формате MARC21 можно использовать стандарт
обмена данными ISO2709 при обмене данными в корпоративных
информационно
-
библиотечных системах. Поэтому было выбрано более
50000 наименований ра
зличных электронных ресурсов и полных текстов.
Для сопоставления и результатов анализа выбраны такие параметры, как
«
Скорость
»
,
«
Количество найденных данных
»
,
«
Среднее значение
актуальности
»

и их результаты приводятся в нижеследующих рисунках

Рис. 6, 7.


Рис. 6. Результаты поиска и обработки данных по параметру
«
Скорость
»
.

53



Рис. 7. Результаты поиска и обработки данных по параметру
«
Среднее значение актуальности
»
.

Результаты эксперимента показывают, что высокая скорость
предоставляет пользователю, во
-
пе
рвых, лишнюю информацию, во
-
вторых,
очень трудно удовлетворить потребности в информации, т.е. необходимо
проанализировать множество данных. Хотя на поиск уходит больше времени,
но нахождение нужных данных свидетельствует о эффективности систем
поиска, поск
ольку анализ и ограничение излишней информации позволяет
сэкономить 25%, иногда до 50% времени пользователей.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ


В результате проведенной научной и практической работы по теме
докторской диссертации «Модели, методы поиска и обработки данных

в не
четких и стохастических информационных средах» получены следующие
результаты и сделаны следующие основные выводы:

1.

Для поиска и обработки данных в корпоративных информационных
средах разработаны классификация информационной среды, этапы развития,
алгоритм с

рекуррентным отношением и программный модуль внесения,
редактирования данных, программный модуль, усовершенствованный
алгоритм сохранения данных
. Они служат основным элементом
программного модуля и алгоритмов внесения, редактирования и сохранения
данных п
ри определении перспектив развития технологий, методов и
моделей использования информационных ресурсов в вопросах поиска и
обработки данных в разноструктурных и разносвойственных ресурсах
больших объемов корпоративной информационной сети.


2.

Предложен метод
определения предварительного рейтинга
электронного ресурса на основе входящих и исходящих ссылок

в корпоративной сети.

Это повысило эффективность определения рейтинга
электронного ресурса на 50%. Позволяет использовать данный
математический метод в вопрос
ах определения импакт
-
фактора и рейтинга
электронных ресурсов.

54


3.

Для оценки систем поиска данных, соответствия критериям точности
и целостности, уменьшения времени поиска разработана модель логико
-
семантического поиска, что повысило эффективность поиска на 5
%
. Может
служить исследованию вопросов индексации множеств предварительно
определенных ЭР и запросов, построения их семантических связей,
оптимизации скорости поиска на основе критериев и математических
методов поиска и обработки данных в многопрофильных и

многоэтапных
информационных ресурсах.

4.

Разработаны алгоритм и программный модуль определения
соотношения между параметрами параметрических функций
принадлежности, выбора нечетких термов, соответствующих классам
функций принадлежности в методах интеллектуа
льного поиска и обработки
данных. Повышена эффективность обработки нечетки запросов на 22%. Это
позволяет создать ядро, основанное на нечетких термах базы знаний для
разноструктурных информационных ресурсов и систем.

5.

Разработаны алгоритмы, программный моду
ль и 3 способа

по созданию семантического ядра для систем поиска данных в нечеткой
информационной среде корпоративных информационно
-
библиотечных
системах, а также повышен объем данных, соответствующих запросу,

на 10%. Служит основой для исследования вопр
осов развития, управления и
создания соответствующего семантического ядра для интеллектуального
поиска, обработки и модификации данных в информационных ресурсах
большого объема.

6.

Разработаны ядро базы знаний, алгоритм, программный модуль ее
развития, механи
зм разработки правил и базы нечетких знаний в системе
поиска данных, а также спроектирована IDE1x модель для ядра базы
данных. Позволяет повысить эффективность поиска и обработки данных
правил

и базы нечетких знаний на 20%.

7.

Разработаны IDE0 и IDE1x моде
ли для программных модулей
систем поиска данных в корпоративных информационно
-
библиотечных
системах. Служит для использования в исследованиях, связанных

с проектированием функциональных возможностей инструментального
программного модуля для анализа, обраб
отки текстов и разработки IDE
моделей, с вопросами индексации, сжатия, информационной безопасности,
выбора технических средств.

8.

Создана архитектура, технологии SV


программного обеспечения по
созданию системы поиска и обработки данных в корпоративных
инф
ормационно
-
библиотечных системах. Результаты внедрения технологии
SV в корпоративную информационно
-
библиотечную систему АРМАТ
позволяют повысить эффективность
«
Количество найденных данных
»



на
7%,
«
Среднее значение актуальности
»



10%,
«
Поиск
»



на 5%.


55


SCIENTIFIC COUNCIL AWARDING SCIENTIFIC DEGREES

DSc.27.06.2017.Т.07.01 AT TASHKENT UNIVERSITY O

INFORMATION TECHNOLOGIES


TASHKENT UNIVERSITY OF INFORMATION TECHNOLOGIES

MUMINOV BAHODIR BOLTA
EVICH

FUZ
ZY AND STOCHASTIC INFORMATION ENVIRONMENTS


05.01.04
-

«Maheaical and sofware sppors of copers,

coplexes and coper neworks»







ABSTRACT OF THE DOCTORAL (DSc)

DISSERTATION OF TECHNICAL SCIENCES


Tashkent



2017



56


The theme of doctoral (DS
c) dissertation was registered with the number of
B2017.2.DSc/Т75

at the Supreme Attestation Commission of the Cabinet of Ministers of the
Republic of Uzbekistan.

The doctoral dissertation has been done at the Tashkent University of Information
Technologie
s


The dissertation abstract has been posted in three languages (Uzbek, Russian, English
rese on he Scienific Concil wesie www.i.z and «ZiyoNe» Inforaion and
educational portal
(www.ziyonet.uz)
.

Scientific adviser
:


Rakhmatullaev Marat Alimovich


doctor of technical sciences, professor

Official opponents
:



Bekmuradov Tulqin Fayzievich



doctor of technical sciences, professor,

academician


Tursunov Baxtiyar Muxa
е
djanovich


doctor of technical sciences, professor





bomuradov Ozod Juraevich


doctor of technical sciences

Leading organization
: National
university
of Uzbekistan

The defense will

ake place «____» _______
__
____ 2017 at ___ at the meeting of
scienific concil No.DSc.27.06.2017.Т.07.01

at the Tashkent University of Information
Technologies (Address: 100202, Tashkent, Amir Temur str. 108. Ph.: (99871) 238
-
64
-
43; fax:
(99871) 238
-
65
-
52; e
-
mail: [email protected]).

Universiy of Inforaion Technologies regisraion ner №_____. Address: 100202,
Tashkent, Amir Temur str., 108. Ph.: (99871) 238
-
65
-
4
4).

Asrac of disseraion disried on «____» ___
___
______ 2017 y.


digial recording proocol № ____ on «_____»_________
___
_2017 y.)












R.Kh.Khamdamov

Chairman of awarding scientific degrees of

the scientific council, technical doctor
of science, professor










F.M.Nuraliev


Scientific secretary of awarding scientific degrees

scientific council, doctor of technical sciences

Kh.N.Zayniddinov

Chairman of scientific seminar under the

scientific council, doctor of technical scien
ces




57


INTRODUCTION (abstract of the dissertation of doctor of science (DSc))


The aim of the work.
processing data in fuzzy and stochastic information environments, also software
creation for the corporate
information library systems.


The object of the research

information in fuzzy and stochastic information environments of scientific and
educational corporate information and library systems.

The novelty of
research
is as follows:

the algorithm of recurrent data storage relations has been improved and
software module has been developed to search and process data in corporate
information and library systems;


the electronic resources
based on incoming and outgoing links and the software module has been
developed;

the model, algorithm of the semantic kernel and the software module for the
sed on
logical semantics has been developed;

t
the

software module for designing
developed;

the
semantic kernel
,

algorithm and
software
module of t
system
based on
logical semantics

in fuzzy and stochastic information
environments

are created
;

the model, algorithm and program module for creating the knowledge base
,


in accordance with the Mamdani rule
,

al system in
fuzzy information environments

has been
developed;

FSV technology

of the creating
,

also i‱s
architect, IDEF
model
s

and algorithms,
design of the
database


has been
developed.

Implementation of the re
search results.
Based on

«ARMAT»
software
of the corporate information library system
based on FSV
-
technology,
models,
searching and processing data
in fuzzy and stochastic
information environments:

the preliminary

rating of an electronic resource

based
on

references
functions based on linguistic variables for fuzzy user queries, a software tool
module for intelligent searching and processing data, a
and an algorithm creation of a knowledge base has been applied to the corporate
Academy Sciences

(
certificate of the Ministry for
the Development of Information Technology and Communications of Octob
er 30,
2017 No. 33
-
8/7293).
As a result of scientific research

, there were opportunities to
using high
-
ranking resources when presenting resources to users, improving

58


the e
fficiency of processing requests in the corporate network by 15%, improving
the collection, searching, processing and reporting of data by 1
2
%.

The mathematical model of logical semantic search, software module and
ship functions based on the linguistic
for creating semantic kernel has been applied to the library and the inter
-
branch
corporate network of the Republican Scientific Agricul
tural Library
(
certificate of
the Ministry for the Development of Information Technology and Communications
of October 30, 2017 No. 33
-
8/7293).
As
the

result of scientific research

made
opportunit
y for choosing appropriate resources
of
the requests in nati
ve language
increased effectively to 30%, information retrieval efficiency by 8%, twice as
reducing as the number of found electronic resources and increase in accuracy

by 30%.

Algorithm for storing data with a recurrence relation, model, algorithm and
so
ftware module of the semantic kernel, model, algorithm, and software module
for creating a knowledge base in accordance with the rule of Mamdani has been
implemented in the Information Resource Center of the Intellectual Property
Agency (certificate of the

Ministry for the Development of Information
Technology and Communications of October 30, 2017 No. 33
-
8/7293). The results
of the scientific research made it possible to increase the efficiency of the
formation and processing of initial data by 15%, to inc
rease the efficiency of data
processing fuzzy term requests by 30% and to reduce the amount of unnecessary
data by 50%.

The database project and architecture of the IDF
-
models of

the FSV
technology developed for the creation of the retrieval system, the mathematical
implemented in E
-
Line Press "Ltd (certificate of the Ministry for Development of
Informatio
n Technologies and Communications, October 30, 2017,no. 33
-
8/7293).
The study results are made of the opportunity to improve the of the efficiency of
20%, to improve the

database to reduce the amount of the corresponding resources up to 50% and
accuracy is 1.3 times.

Structure and scope of the dissertation.
The dissertation consists of the
introduction, five chapte
rs, conclusion
,
the list of used literature

and appendix
.

The dissertation volume is 188 pages.



59


ЭЪЛОН ҚИЛИНГАН ИШЛАР РЎЙХАТИ

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

LIST OF PUBLISHED WORKS


I
бўлим 
I

часть, I
part
)


1.

Мўминов Б.Б. Маълумотларни излаш усуллари.

Т.:

Фан ва
технология
.

2016.
-
276 б.

2.

Мўминов Б.Б. Маълумотларни излаш тизими.

Т.: Фан ва технология
.

2016.
-
210 б.

3.

Muminov

B
.
B
.
Stages

of

designing

data

mining

//
“TATU xaarlari”
журнали, Т.


2014.
-
№ 2
.

-
Б.
116
-
119.

(05.00.00;

10;)
.

4.

Рахматуллаев М.А., Му
минов Б.Б. Модели принятия решений в
нечетких информационно
-
библиотечных средах // “TATU xaarlari” журнали
.

Т.


2014.
-

3
.


Б.
111
-
117
.

(05.00.00;

10;)
.

5.

М
ўминов Б.Б. Маълумотларни интеллектуал излаш ва қайта
ишлашнинг тарихи ва ривожланиши // “TATU xa
arlari” журнали
.

Т.


2015.

-
№3
.

Б.
48
-
52
.

05.00.00; №10;.

6.

Muminov

B
.
B
.
Main

classes

of

membership

functions

in

intellectual

search

//
Journal

of

Computer

Science

Engineering

and

Information Technology Research
(JCSEITR)
.

India
.
-
Jun 2016
.
Vol. 6, Issu
e 1
.


Р.
1
-
10. (05.00.00;

28)
.

7.

Мўминов Б.Б. Ахборот муҳитларини класcификациялаш // “TATU
xaarlari” журнали
.

Т.


2016.
-

1
.

Б.
54
-
61.
05.00.00; №10;.

8.

Muminov B.B. The model of logical semantic searching

//

Proceedings of
the uzbek
-
japan symposium on

ecoechnologies “Innovaion for ssainailiy
-
harmonizing science technology and economic development with human and
naral environen”
.
T
ashkent
,


2016, 72
-
77 p. (
ОАК

раёсати

қ
арори

№225/5.1, 2016 йил 8 июнь
)
.

9.

Muminov B.B.
The calculating rating of el
ectronic resources

//
European
Sciences Review. Scientific journal
.
Austria
.

-
2016
.
-
№ 7
-
8
.


P.
20
-
21.


(05.00.00;

3)
.

10.

Муминов Б.Б. Основные классы функции принадлежности

в инт
еллектуальном поиске данных //
Исследования технических наук.
-
2016.
-
Выпуск 1
19 Январь
-
Март.
-
С. 14
-
24.
05.00.00; №44.

11.

Мўминов Б.Б., Ширинов З. Маълумотларни излашда долзарблик ва
вазнни ҳисоблаш усуллари // Бухоро давлат униве
рситети илмий ахбороти.

Бухоро.

-
2016.
-

4
.

Б.
35
-
42
.

(0
1
.00.00
; №3
)
.

12.

Mo`inov B.B. Ma‱lolarni in
tellektual izlashda indekslash, siqish
algorilari va sllari // «Ҳисоблаш ва амалий математика муаммолари».

T.


2017.
-
№1
7
)
.


Б.

92
-
105
. (05.00.00;
№ 23
).


60


II
бўлим II часть, I
I

part
)


13.

Muminov B.B.
The mathematic models of searching data in the cen
ters of
information resource

//
IJRET: International Journal of Research in Engineering
and Technology.
-
2016
.
-

Volume: 05 Issue

10.


Р.

43
-
46.

14.

Rakhmatullaev M.A.,

Muminov B.B.
System of intelligence retrieval for
corporate academical information network

//
IJRET: International Journal of
Research in Engineering and Technology.
-
2016.
-
Volume: 05 Issue: 09
.


Р.
85
-
87.

15.

Муминов Б.Б.
Формирование

запросов

для

интеллектуального

поиска

в

нечеткой

информационной

среде

//
International

Scientific

lour
nal

SCIENC
E

and

World
.

-
2016.
-
№331
,
Vol

1
.

Р
.

79
-
85.

16.

Muminov B.B. Development of a virtual exchange platform results
qualifying master's works with the possibility of sharing the achievements and
search

//

The Strategies of Modern Science Development: Proceeding
s of the IX
International scientific

practical conference. North Charleston, SC, USA,

12
-
13 October 2016.
-

North Charleston: CreateSpace, 2016.
-
17
-
21

р.

17.

Muminov B.B.
,
Tuykulov N. A. Changing the achievements of GEW and
EW the platform problems which gi
ves availability of searching information

//
The
Strategies of Modern Science Development: Proceedings of the XII International
scientific

practical conference. North Charleston, SC, USA, 4
-
5 April 2017.

-

North Charleston: CreateSpace, 2017.
-
15
-
18
р
.

18.

М
уминов Б.Б., Содикова Д. Проектирование базы данных при
внедрении технологии SV

//

Математическое и информационное
моделирование: сборник научных трудов. Вып.15. Тюмень: Издательство
Тюменского
государственного университета,
2017. 256
-
261

с
.

19.

Mumino
v

B
.
B
.

of

information


and

cash

algorithms

//

Transactions

of

the

inernaional scienific conference “Perspecives for he
development of information technologies ITPA


2014”

4
-
5 November
.


Т.,
2014.

194
-
196
-
p.

20.

Mo`minov B.B.
Ma`lumotla
rni izlash modullarida mantiqiy semantik
izlash modeli

//

Актуальные проблемы прикладной математики и
информационных технологий


аль
-
Хорезми 2016
: Т
руды международной
конференции,
9
-
10 ноября 2016.


Бухара, 2016
. 94
-
97 б.

21.

Mo`minov B.B. Ma`lumotlarni izlas
h chn elеkron rеsrsning rеyingini
hisolash odеli

//
Актуальные проблемы прикладной математики и
информационных технологий


аль
-
Хорезми 2016: Труды международной
конференции
,
9
-
10 ноября 2016.


Бухара, 2016
.
91
-
94
б
.

22.

Muminov B.B., Tajiyev J.A. Infor
mation processing and signals on dual
-
core processor

//

Transactions of the international scientific conference
“Perspecives for he developen of inforaion echnologies ITPA


2014”

4
-
5 November 2014.

Tashkent. 2014.

196
-
199 p.

61


23.

Мўминов Б.Б., Ҳамроев
Э.
З. Ахборотларни излаш усуллари //
ТАТУ,
“Ахборот ва телекоммуникация технологиялари муаммолари” Илмий
-
техник
конферециянинг маърузалар тўплами, 1

қисм. Тошкент
,
2015. 199
-
201 б.

24.

Мўминов Б.Б. Реализация этапов поиска данных в нечетких
информационных сред
ах

//

ТАТУ, “Ахборот ва телекоммуникация
технологиялари муаммолари” Илмий
-
техник конферециянинг маърузалар
т
ўплами, 1

қисм
. Тошкент
,
2015.
116
-
118

б.

25.


Мўминов Б.Б.
Норавшан сўровларни қайта ишлаш

//

TATU,
“Radioexnika, elekonikasiya va axoro exno
logiyalari: muammolari va
kelajak rivoji” Xalqaro iliy
-
texnik konferensiya maqolalar to`plami.

21
-
22
-
may

2015.
Toshkent
,

2015
.

27
-
31 b.

26.

Мўминов Б.Б.
Параметрли тегишлилик функциясини лойиҳалаш

//

Материалы научно
-
технической конференции «Современное состо
яние
перспективы применения информационных технологий в управлении».

7
-
8 сентября. 2015. Ташкент
,

2015.
172
-
175

c
.


27.


Muminov B.B. Intelligent search for corporate electronic resources

//

Международной конференции «Перспективы развития информационных
техн
ологий ITPA
-
2014» 4
-
5 ноября
2014
.

Ташкент, 2014.
183
-
189

с
.

28.

Muminov B.B., Hamroyev E.Z.
3D
model

retrieval system

//

Международной конференции «Перспективы развития информационных
технологи
й ITPA
-
2014» 4
-
5 ноября
2014.

Ташкент, 2014.

324
-
326

с
.

29.

Муминов Б.
Б.,
Гапурова А.А.

Обработка нечетких запросов

//

Актуальные научные
исследования в современном мире:

X международная
научная конференция, iScience, 23
-
24 февраль 2016
.
Переяслав
-
хмельницкий
,

Украина,
2016.
105
-
109

с
.

30.

Муминов Б.Б., Абидова Ш.Б.
Запрос и век
торной модель

//

Актуальные научные исследования в современном мире
:

X международная
научная конференция, iScience, 23
-
24 февраль 2016
.
Переяслав
-
хмельницкий,
Украина,
2016
. 10
3
-
10
4

с
.

31.


Мўминов Б.Б.
Электрон ахборот ресурсларида мантиқий
сўровларни қайта
илаш

//

Материал
ы Республиканская научная конференция
с участием зарубежных ученых "Математическая физика и родственные
проблемы современного анализа". 26
-
27 ноября

2015
. Бухара
,
2015 367
-
369

с
.

32.


Мўминов Б.Б., Тўраев Б.З., Ҳамроев Э.З. Вариантли сўровларни

қайта ишлаш

//

Материалы Республиканская научная конференция с
участием зарубежных ученых "Математическая физика и родственные
проблемы современного анализа".

26
-
27 ноября

2015.

Бухара
, 2
015
.


363
-
364

с
.

33.


Мўминов Б.Б.
Электрон ахборот таълим ресурслари ма
ълумотларни
излаш

//

«Узлуксиз таълим сифат ва самарадорлигини оширишнинг назарий
-
услубий муаммолари» мавзусидаги илмий конференция
.

24
-
25
ноябрь

2015.

Самарқанд
,
2015. 25
-
27 б.

62


34.

Мўминов Б.Б., Ҳамроев Э.З. Матнли файлларни индекслаш ва
маълумотларни излаш

/
/

Материалы Республиканская научная конференция

с участием зарубежных ученых "Математическая физика и родственные
проблемы современного анализа".
26
-
27 ноября

2015
. Бухара
,
2015
.


365
-
367

с
.

35.


Мўминов Б.Б. e
-
AR тизимида библиографик ёзувларни яратиш ва
тас
вирлаш

//

ТАТУ, “Ахборот ва телекоммуникация технологиялари
муаммолари” мавзуидаги Республика илмий
-
техник анжуман материаллари.
10
-
11март

2016.

Т
.
,

2016.

32
-
35 б.

36.


Каримов У.Ф., Мўминов Б.Б., Каримов Ў.У. Корпоратив тармоқда
очиқ ресурслар электрон кутубх
онасини яратиш усуллари

//

Электрон
кутубхона тармоқларида илмий
-
таълимий ахборотлар яратиш ва улардан
фойдаланиш технолог
иялари.

Т.: ООО “E_LINE PRESS”.

2016. 48
-
58

б
.

37.

Мўминов Б.Б. Ахборот ресурс марказларининг корпоратив
тармоғида излаш модулининг элеме
нтлари

//

Сборник Республиканской
научно
-
технической конференции «Современное состояние и перспективы
применения информационных технологий в управлении»
. 5
-
6 сентября 2016.

Джизак,

2016. 242
-
247

с
.

38.

Мўминов Б.Б., Рахматуллаев М.А., Корпоратив тармоқда фан
ва
таълимга оид маълумотларни интеллектуал излаш модели ва воситаси //
Электрон кутубхона тармоқларида илмий
-
таълимий ахборотлар яратиш ва
улардан фойдаланиш технологиялари.

Т.: ООО “E
-
LINE PRESS”, 2017.

28
-
35 б.

39.

Мўминов Б.Б.
Корпоратив тармо
қ
да сўровлар
ни қайта ишлаш
инструментал дастурий воситанинг функционал тузилмаси

//

Иқтисодиётнинг реал тармоқларини инновацион ривожланишида ахборот

коммуникация технологияларининг аҳамияти
республика илмий
-
техник
анжумани
нинг тўпламлари.

2


қисм.

Т.: ТАТУ, 2017.
72
-
74 б.

40.

Мўминов Б.Б. Ахборот ресурсларида маълумотларни излаш муаммо
сифатида

//
Таълим ва илмий тадқиқотлар самарадорлигини оширишда
замонавий ахборот
-
коммуникация технологияларининг ўрни
:

Республика
илмий
-
амалий анжуман материаллари т
ўплами.

Қарши
,
2017
.

243
-
245
б.

41.

Мўминов Б.Б.
Корпоратив тармо
қ
да сўровларни қайта ишлаш
инструментал дастурий воситани лойиҳалаштириш

//

Современное состояние
и перспектив
ы

применения информационных технологий в управлении.
Республиканская научно
-
техническая конференция.

Т.,

2017. 313
-
317 б.

42.

Мўминов Б.Б. SV технологиясини жорий қилишда маълумотлар
базасини лойиҳалаштириш

//

Современное состояние и перспективы
применения информационных технологий в управлении. Республиканская
научно
-
техническая конференция.
Т.,
2017.

317
-
322
б.

43.

Мўминов Б.Б., Ҳамроев Э.З., Ҳайд
аров О. zzy search


MbbSoft //
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 03251.


Т.,

16.06.2015.

63


44.

Мўминов Б.Б., Тажиев Ж., Бекмирзаев О., Раджабов О. Шикоят ва
аризаларни қайд қилиш тизими
//
Ў
зР
.

Интеллектуал м
улк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 0325
2
.

Т., 16.06.2015
.

45.


Мўминов Б.Б., Тажиев Ж., Раджабов О., Абдукаримов С.

Talaba


Data //
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 0325
3
.

Т.,
16.06.2015.

46.

Мўминов Б.Б., Тажиев Ж., Бекмирзаев О., Раджабов О. Tova
rlarni
qayd qilish

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 03256.



Т., 16.06.2015
.

47.


Мўминов Б.Б., Тажиев Ж., Раджабов О.
MData
-
uz

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 0325
7
.

Т.,
16.06.2015 й.

48.

Мўминов Б.Б., Тажиев Ж., Раджабо
в О.
Йўлланмаларн
и
қ
айд
қ
илиш

//

Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 03258.


Т.,
16.06.2015.

49.

Мўминов Б.Б., Боборахимова М., Бекмирзаев О. “Интерактив ўқитиш
усуллари”ни моделлаштириш ва дастурий таъминоти
//
Ў
зР
.

Интеллектуал
мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 03286.

Т., 25.06.2015.

50.


Мўминов Б.Б., Остонов Ф.У.
Inter Active NEWS (IS
-
ICT)

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU
04058
.


Т.,

11
.
10
.201
6
.

51.

Мўминов Б.Б.
Inter Active & SMART izlash

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк
агентлиги
.

Гуво
ҳнома

№ DGU
040
61.

Т.,
11
.
10
.201
6
.

52.


Мўминов Б.Б., Тўраев Б., Хамроев Э.
, Остонов Ф. IS


ICT Platform.
//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU
040
6
2
.

Т.,
11
.
10
.201
6
.

53.


Мўминов Б.Б., Тўраев Б., Ширинов З. SMART


sinov.
//
Ў
зР
.

Интеллектуал му
лк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU
040
6
0
.

Т.,
11
.
10
.201
6
.

54.

Мўминов Б.Б.
TUT

& ARMAT++

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк
агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 04059.

Т.,
11.10.2016.

55.

Лутфиллаев М.Х., Рахматуллаев М.А., Мўминов Б.Б.,

Лутфиллаев И.М. Кутубхона ресурсларидан мобил
алоқа асосида
фойдаланишнинг дастурий таъминоти

Олий таълим муассасалари учун

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 04644.

Т.,
05.07.2017.

56.

Лутфиллаев М.Х., Рахматуллаев М.А., Мўминов Б.Б.,

Лутфиллаев И.М. Автоматлаштирилган кутубхона тиз
имидан АРМАТ
мобил алоқа асосида фойдаланишнинг дастурий таъминоти

Олий таълим
муассасалари учун

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома


№ DGU 04643.


Т.,

05.07.2017.

57.

Лутфиллаев М.Х., Рахматуллаев М.А., Мўминов Б.Б.,

Лутфиллаев И.М. Кутубхона
ресурслари ва электрон каталогдан мобил алоқа
асосида фойдаланишнинг дастурий таъминоти

Олий таълим муассасалари
64


учун //
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 04549.

Т.,
25.04.2017.

58.

Рахматуллаев М.А., Каримов У.Ф., М
ў
минов Б.Б., Каримов Ў.У.
,
Бобомуродов Х., Агзамов Ф.С. Ахборот коммуникация технологиялари
соҳасида ҳимоя қилинган битирув малакавий ишлари ва магистрлик
диссертацияларининг электрон кутубхонаси

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк
агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 04418.

Т.,
19.04.2017.

59.

Рахматул
лаев М.А., Каримов У.Ф., М
ў
минов Б.Б., Каримов Ў.У.,
Бобомуродов Х., Агзамов Ф.С. Битирув малакавий ишлари ва магистрлик
диссертацияларининг электрон кутубхонасини яратишга мўлжалланган
тизим

//
Ў
зР
.

Интеллектуал мулк агентлиги
.

Гувоҳнома

№ DGU 04419.

Т.,

19.04.2017.



65


Автореферат «ТАТУ хабарлари» илмий журнали
таҳририятида таҳрирдан ўтказилди ва ўзбек, рус, инглиз тилларида
матнларни мослиги текширилди.

66



















































Босишга рухсат этилди:
10
.1
1
.2017 йил

Бичими 60х
45

«Ties New Roan»

гарнитурада офсет усулида босилди.

Шартли босма табоғи
4
,
25
. Адади 100. Буюртма: № 7
5
.


«Aloqachi» босмахонасида чоп этилди.

Тошкент шаҳри, А. Темур кучаси 108.


67



68





Приложенные файлы

  • pdf 4438055
    Размер файла: 1 MB Загрузок: 0

Добавить комментарий