Multimedia tizimining axborot-funksional modelini qurish usullari
26.03.2017
Rukn: Sharh va fikr-mulohazalar.
Muallif: .

Multimedia tizimlarida axborot resurslarini qayta ishlash metodlarining rivojlanish tendensiyalari o‘rganilib, unda mustaqil izlanishni talab etadigan va oqimiy jarayonlarni metodologik boshqarish tamoyillarini hosil qilishning muhim elementi sifatida, o‘z ichiga qamrab oladigan multimedia faoliyatida oqimiy jarayonlarni boshqarish ilmiy muammo ekanligi aniqlangan.

Ilmiy adabiyotlar tahlili oqimiy jarayonlarni boshqarish muammosiga metodologik nuqtai nazardan, turlicha yondashuvlar mavjudligini ko‘rsatadi. Bu xo‘jalik-ishlab chiqarish va moliyaviy aloqalarning murakkabligi va dinamikligi hamda ta’lim muassasa­larining multimedia faoliyatining ko‘p jihatliligi bilan bog‘liqdir. Xorijiy tadqiqotchilarning tajribasiga ko‘ra, tizimli optimallashtirish nuqtai nazardan, oqimiy jarayonlarning barqarorligini oshi­rish boshqaruvning asosiy tamoyili sifatida qaraladi.

Mantiqiy tizimni boshqarish pozitsiyasiga asoslanib va undagi tashkiliy o‘zgarishlarni «tor bo‘g‘in» orqali maqsadga muvofiq, asosiy sabablar beqarorligini guruhlarga ta’sir qilgan holda amalga oshirish mumkin. Mantiqiy tizim yaratilishi uning boshqarilishi va tashkil qili­nishi bilan yaqin aloqada amalga oshirilishi kerak. Bunda boshqarish deb diagnostika va tizim tahlilini ta’minlash, tashkil qilish esa qu­yidagi ketma-ket harakatlar bilan tizimning barqarorlashuvi: umum­tizimli mezoni bo‘yicha konseptual modellashtirish va oqimiy jara­yonlarni optimallashtirish deb tushunish lozim. SADT-diagrammasi asosidagi taqdim etilgan funksional model aniq tasavvurni berib, multimedia tizimi uchun kirishga oid ma’lumotlarni, multikontentlarni loyihalashtirish onlayn-tizimiga talablarni belgilaydi.

S1 holat — kirishga oid ma’lumotlar tuzilmasini shakllantiri­lishini ta’minlaydi. S2 holat — ekspertlarning tekshirishi (ijro uchun mas’uliyat ekspert hamda o‘qituvchi-operatorlar zimmasiga yuklatiladi). S3 holat — chiqish bosqichida tartiblashtirilgan o‘rgatuvchi kursni qabul qilib, o‘rgatuvchi multikursini chiqaradi. S4 holat — o‘rganuvchilarning olgan bilimlarini nazorat qiladi, keyin esa S1 holat uchun shart sifatida baholovchi ma’lumotlarni qaytaradi. SADT metodologiyasini qo‘llash natijasi bu diagramma, fragment, multikontent va boshqalardan iborat bo‘lgan modeldir. SADT mo­delini qurish eng sodda komponent (tizim funksiyasi bilan interfeyslarni tasvirlaydigan uchta blok va yoylar) ko‘rinishidagi butun tizimning taqdimotidan boshlanadi.

Ishlab chiqqan funksional modelimizning o‘ziga xosligi shundaki, tizim modeli ma’lumotlar oqimi diagrammasining ierarxiyasi sifatida aniqlanadi va bu ma’lumotlarni qayta ishlashning (tizimga kiritishdan tortib, to foydalanuvchining qo‘liga tekkuncha) sinxron jarayonini tavsiflaydi. Ierarxiyaning yuqori pog‘onasi (darajasi) diagrammasi (kontekstli diagrammalari) tashqaridan kirish va chiqishlar bilan bo‘lgan asosiy yoki kichik jarayonlarni bildiradi. Ular pastki pog‘ona (daraja)li diagrammalar yordamida aniqlanadi. Bunday dekompozitsiya to ko‘p pog‘onali diagrammalar ierarxiyasini tashkil etuvchi dekompozitsiyaning darajasiga yetmaguncha davom ettiriladi. Bu darajaga yetganda jarayonlar elementar ho­latga kelib, ularni keyinchalik aniqlash imkoni yo‘qoladi. Adaptiv neyro-noaniq tarmoqlar ko‘rinishidagi proksimatsiyalashgan modellarni qurishda asoslangan natijaviy multikontentlar sinfining shakl­lantirish algoritmi ko‘rib chiqilgan.

Regressiv modeli, multimedia tizimi hamda neyro-noaniq model haqidagi noaniq bilimlar bazasi yordamida liniyasiz bog‘liqlikni identifikatsiya qilishning uchta usuli bo‘yicha approksimatsiyalashgan istiqbolli reja tuzish modelini ishlab chiqish bosqichlari ba­yon etilgan. Multimedia ko‘rsatkichlarining qiymatini qayd etish imkoniyati mavjudligi bilan farq qiluvchi multimedia jarayonlarini boshqarish tizimidagi avtomatlashtirilgan qarorlarni qabul qilishda zarur bo‘lgan ma’lumotlarni formallashtirish va tipizatsiyalashtirish uchun mo‘ljallangan algoritmi: noaniq, neyro-noaniq usullari, chiziqli va chiziqli bo‘lmagan regressiya usulining solishtirma grafiklari bayon etilgan.

Qoida singari neyro-noaniq tarmoqni o‘rganish trayektoriyasini aniqlash algoritmi ikki fazadan iborat. Birinchi fazada berilgan tarmoq arxitekturasining xarakteristikasiga muvofiq obyektning chiqishdagi modelli qiymati hisob-kitob qilinadi. Ikkinchi fazada (Et) bog‘lanmaslikning qiymati hisoblanadi hamda neyronlararo aloqalar vazni qayta hisoblab chiqiladi. O‘tkazilgan tadqiqotlar natijasida moslashuvchan neyro-noaniq tarmoqlar ko‘rinishidagi approksimatsion modellarni qurishda asoslangan multikontentlar­ning natijaviy sinfini shakllantirish usuli taklif etilgan. Bilimlarning noaniq bazasini generatsiyalashtirish uchun o‘rgatuvchi termalar uchun «3ta kirish — 1ta chiqish» kabi etalonli modellar ishlatiladi.

Xulosa qilib aytganda, o‘tkazilgan tadqiqotlar natijasida ting­lovchilar o‘zlashtirishi real ma’lumotlarining termasidagi approk­simatsion modellarni qurishga asoslangan multikontentlar­ning natijaviy sinfini shakllantirish algoritmi taklif etilgan. Taklif etilgan usul asosida regression model, bilimlarning noaniq baza­sining multimedia tizimi hamda neyro-noaniq modeli yordamida nochiziqli bog‘liqlikni identifikatsiyalashtirishning uchta usuli bo‘yicha istiqbolli reja tuzishning approksimatsion modeli yaratilgan. Birinchi model bo‘yicha prognoz xatoligi 1,5–10,33 foizni, ikkinchi model bo‘yicha — 0,07–5,86 foizni, uchinchi model bo‘yicha esa — 0,07–4,10 foizni tashkil etdi.

Mualliflar: Saida Beknazarova, TATU, t.f.d., Shafoat Beknazarova, O‘zMU talabasi

Orphus system
O'zbеkistonda AKT yangiliklaridan birinchilar qatorida xabardor bo'lish uchun Telegramda infoCOM.UZ kanaliga obuna bo'ling.
Telegramga qo`shmoq
WhatsAppga qo`shmoq
Odnoklassnikiga yubormoq
VKontakteda bo`lishmoq