Raqamli texnologiyalar va iqtisodiyot: zamonaviy muammolari va istiqbollari mavzusida Respublika ilmiy-amaliy

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil (EWXYVHERJS]HEPERMWLMQOSRM]EXPEVMFEXEJWMPOIPXMVMPHM %HEFM]SXPEV /EW]QSZ 77 9WQERSZE 2: 3R HIZIPSTMRK XLI IRZMVSRQIRX JSV QYPXMEKIRX W]WXIQSJHMWXVMFYXIHGSQTYXMRKYWMRKXLIEWWSGMEXMSRW'LIQMGEP8IGLRSPSK]'SRXVSPERH 1EREKIQIRX.SYVREP SJ /SVIE 1YPXMQIHME 7SGMIX]-RXIVREXMSREP 7GMIRXMJMG ERH 8IGLRMGEP Journal, 2015. №3 Boehm В.W., Haile A.C. Information Processing // Data Automation Implications of Air Force Command and Control Requirements in the 1980’s (CCPI :SP - ,MKLPMKLXW 6ITSVX 7%173<67 9 7 %MV *SVGI 7]WXIQW 'SQQERH 28-7 %( 0 0SW%RnKIPIW'% 8IV^MG IX EPP 9WEFMPMX] SJ 1YPXMEKIRX &EWIH 'SRXVSP 7]WXIQW MR -RHYWXVMEP %YXSQEXMSR%>SMXP )HW ,SPS1%702%-7TVMRKIV:IVPEK&IVPMR,IMHIPFIVK 2IIPY2MLEPERM7ERNE]7MPEOEVM2EXYVEP PERKYEKI-RXIVJEGIJSV(EXEFEWI%&VMIJ VIZMI[-.'7-SVK3RPMRI:SP-WWYI1EVGLTEK 'LSM .+ /ERK ,+ 6IPMEFMPMX] )WXMQEXMSR SJ RYGPIEV HMKMXEP - ' W]WXIQW YWMRK 7SJX[EVI*YRGXMSREP&PSGO(MEKVEQERHGSRXVSPJPS[*EWX%FWXVEGX-776)'ST]VMKLX 9WQERSZE 2 6IWSYVGI 1EREKIQIRX -WWYIW MR (MWXVMFYXIH )RZMVSRQIRX International Journal of Ubiquitous Computing and Internationalization, S.Korea, Vol.3, №2, TT 81

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil TASVIRDA OBYEKTLARNI ANIQLASH MASALASIDA CHUQUR O‘QITISH ALGORITMLAR )PQYVSH9VMRSZ, Do’stbek Abdumuratov 91*8YRMZIVWMXIXMHSXWIRXM 91*8YRMZIVWMXIXMQEKMWXVERXM HSWXFIONSLREFHMQYVEXSZ$KQEMPGSQ %RRSXEXWM]E8EWZMVHESF]IOXPEVRMXERMFSPMWLQEWEPEsi kompyuter ko’rish sohasining eng dolzarb va jadal sur’atlar bilan rivojlanib borayotgan masalalaridan biri hisoblanadi. Uchuvchisiz uchish qurulmalari, o’ziyurar avtomobillar, biometrik belgilar asosida kirishni RE^SVEX UMPMWL XM^MQPEVM OEFM LE]SXMQM^KE OMVMF OIPE]SXKER ]ERKM XI\RSPSKM]EPEVRM EWSWM] ishlash tamoyillari aynan tasvirda obyektlarni aniqlash masalalaridan kelib chiqib o’z yechimini topmoqda. Bu masalani yechishda sun’iy intellekt texnologiyalarini qo’llanilishi IWESF]IOXPEVRMXERMFSPMWLERMUPMKMXI^PMKMZEPSOOEPPEWLXMVMWLFYXYRPE]]ERKMFSWUMGLKESPMF chiqdi. Ushbu maqolada obyektlarni aniqlash maqsadida qo’llaniladigan chuqur o’qitish EPKSVMXQPEVMEWSWMHEMWLPPEFGLMUMPKER=303ZE6CNN sun’iy neyron tarmoq texnologiyalari UM]SWM]XELPMPMOIPXMVMPKER Kalit so’zlar: tasvirda obyektlarni aniqlash, sun’iy neyron tarmoq, YOLO, R'22 SF]IOXRMXEWRMJPEWL'22 /MVMWL So’ngi yillrda obyektlarni tanib olish texnologiyalari jadal sur’atlar bilan turli sohalarga kirib borayotganini guvohi bo’lishimiz mumkin. O’ziyurar avtomobillar, biometrik tizimlar orqali kirishni nazorat qilish, rentgen tasvirlarini tahlil qilib kasallikka tashxis qo’yish kabi texnologiyalar shular jumlasidandir. Insonga biror tasvir ko’rsatilsa ongli ravishda unda XEWZMVHE UERHE] SF]IOXPEV FSVPMKM ZE YPEVRM XEWZMVRMRK UE]WM UMWQMHE NS]PEWLKERMRM HEVLSP ERMUPE] SPEHM &Y NEVE]SR MRWSRRMRK XEFMM] MRXIPPIOXM ]SVHEQM NYHE SWSR ZE XI^ FENEVMPEHM Bilamizki, sun’iy intellekt texnologiyalarini ishlab chiqishda berilgan masalani yechisLYGLYR xuddi inson kabi avvalgi bilimlaridan kelib chiqib xulosa berish ko’zda tutilgan. Tasvirda obyektlarni aniqlashga mo’ljallanga sun’iy intellekt modellarini ishlab chiqish bir necha bosqichlarni o’z ichiga oladi. Ushbu maqolada obyektlarni aniqlash QEWEPEWM ZE FYRHE] tizimlar ishlab chiqishda qo’llanilayotgan so’ngi texnologiyalar xaqida ma’lumotlar OIPXMVMPKER 8EWZMVHESF]IOXRMXERMFSPMWLNEVE]SRMrasmda tasvirlangan bo’lib, unga ko’ra birinchi FSWUMGLHE FIVMPKER XEWZMV YWXMHE \EPEUMXPEVHER XS^EPEWL YRM WMJEXMRM SWLMVMWL XYVPM WLEOP almashtirish algoritmlari qo’llash kabi dastlabki ishlov berish amallari bajariladi. Tasvir WMJEXMRM SWLMVMWLHER EWSWM] QEUWEH XEWZMVHEKM SF]IOXPEVRM XERMF SPMWL YGLYR YRMRK \EVEOXIVPSZGLM \YWYWM]EXPEVMRM ENVEXMF SPMWL LMWSFPERHEM /I]MRKM FSWUMGLHE XYVPM klassifikatorlar tasvir bo’ylab suzdirilib, klassifikatordan o’tkazalayotgan hududda qidirilayotgan obyekt mavjud yoki yo’qligi qadammaUEHEQ XIOWLMVMPMF GLMUEHM %KEV OPEWWMJMOEXSV UMHMVMPE]SXKER SF]IOXRM ERMUPEWE Y IKEPPEF XYVKER LYHYHRMRK OSSVHMREXEPEVMRM UE]XEVEHM /I]MRKM FSWUMGLHE IWE ERMUPERKER SF]IOXMRMRK UE]WM WMRJKE XIKMWLPM IOERPMKM XEWRMJPERHM 82

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil Tasvirga dastlabki ishlov berish Berilgan tasvir Obyentni turgan joyni aniqlash Oyektni tasniflash Chiquvchi tasvir VEWQ8EWZMVHESF]IOXPEVRMXERMFSPMWLFSWUMGLPEVM 8EWZMVHESF]IOXPEVRMERMUPEWL]SRHEWLYZPEVM Chuqur o‘qitishga asoslangan zamonaviy sun’iy neyron tarmoq arxitekturalari SF]IOXPEVRM ERMUPEWL QEWEPEWMHE MOOM \MP ]SRHEWLYZHERJS]HEPEREHM &YPEV FMV FSWUMGLPM ZE ikki bosqichli obyektni aniqlash yondashuvlari bo‘lib, har ikkalasining ham ustuvor ZE OEQGLMPMO XSQSRPEVM QEZNYH &MV FSWUMGLPM EV\MXIOXYVEPEVHE OMVYZGLM XEWZMV FMV QEVXE OSʻVMPKERHE]SU YRHE SF]IOXRMRK QEZNYHPMKM YRMRK OSSVHMREXEPEVM ERMUPEREHM &MV FSWUMGLPM SF]IOXERMUPEWLYWYPPEVMHEOEQVSULMWSFPEWLEQEPPEVMXEPEFIXMPMWLMXYJE]PMEOWEVM]EXLSPPEVHE real vaqt rejimida ishlashga mo‘ljallangan ilovalar koʻTVSUUSʻPPERMPMWLMRMKYZSLMFSʻPMWLMQM^ QYQOMR0IOMRFYRHE]YWYPHEMWLPE]HMKEREPKSVMXQPEV]YUSVMXI^PMOHESF]IOXPEVRMERMUPEWLM FMPER FMV UEXSVHE OSʻTVSU \EXSPMOPEVRM OIPXMVMF GLMUEVMWLM QYQOMR -OOM FSWUMGLPM SF]IOX ERMUPEWL EPKSVMXQPEVMHE OMVYZGLM XEWZMV MOOM QEVXE XIOWLMVMPEHM &MVMRGLM XIOWLMVYZHE UMHMVMPE]SXKER SF]IOXRMRK FIPKMPEV XSʻTPEQM ]SOM SF]IOXRMRK ILXMQSPM] NS]PEWLYZM \EUMHE QE’PYQSXPEV KIRIVEXWM]E UMPMRWE MOOMRGLM FSWUMGLHE SF]IOXRMRK WMRJM ZE NS]PEWLYZM \EUMHE ]EOYRM]FEWLSVEXXEUHMQIXMPEHM&YRHE]EV\MXIOXYVEPEVHEERMUPMOOEOSʻTVSUI’XMFSVUEVEXMPEHM 7LYRMRK FMPER FMVKE MOOM FSWUMGLPM EV\MXIOXYVEPEVMHE OSʻT LMWSFPEWL EQEPPEVM XEPEF IXMPKERM XYJE]PMFMVFSWUMGLPMEV\MXIOXYVEPEVMHERWIOMRVSUMWLPEWLMRMOY^EXMWLQYQOMR =303ZE6'22 ,S^MVKEUEHEVUSʻ]MPKERQEWEPERM]IGLMWLYGLYRXYVPM]SRHEWLYZPEVMWLPEFGLMUMPKER bo’lib, ushbu bo’limda YOLO, RCNN kabi usullar xaqida muxtasar ma’lumot berilgan. =303 =SYOnly Look Once). Ushbu arxitektura sun’iy neyron tarmoq texnologiyalari EWSWMHE MWLPEF GLMUMPKE FSʻPMF VIEP ZEUX VINMQMHE MWLPEWLKE QSʻPNEPPERKER MPSZEPEVHE USʻPPERMPEHM=303RMRKFMVMRGLMZIVWM]EWM]MPHEXEUHMQIXMPKERFSʻPMFYWLFYYWYPFSWLUE SF]IOXERMUPEWLYWYPPEVMHENYHE]SUSVMXI^PMOOEIOERPMKMFMPERENVEPMFXYVEHM7LYZEUXKEUEHEV =303 RMRK OSʻTPEF ZIVWM]EPEVM MWLPEF GLMUMPKER FSʻPMF QYEPPMJPEV LEV ]ERKM ZIVWM]ERM MWLPEF GLMUMWLHEEV\MXIOXYVERMWMJEX]SOMXI^PMOFSʻ]MGLEOSʻVWEXOMGLPEVMRMSWLMVMWLKELEVOEXUMPKER VEWQ8YVPM]MPPEVHEMWLPEFGLMUMPKER=303ZIVWM]EPEVM YOLO algoritmi berilgan tasvirni katakchali panjaralarga bo‘lib oladi va harbir OEXEOGLEHE SF]IOX QEZNYHPMKM ZE NS]PEWLYZ ILXMQSPMRM ERMUPE]HM 3F]IOX NS]PEWLYZMRM ERMUPEWLYGLYRGLIKEVEPSZGLMVEQOEPEVVIKVIWWM]EWMHERJS]HEPEREHM%PKSVMXQRMRKMWLPEWL NEVE]SRMUY]MHEKMFSWUMGLPEVHEEQEPKESWLEHM − berilgan tasvir xususiyatlarni aniqlash uchun CNN tarmoqdan o’tkaziladi; 83

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil − ERMUPERKER\YWYWM]EXPEVSF]IOXQEZNYHPMKMZEYRMRKNS]PEWLYZMRMERMUPEWLYGLYR to’la bog’langan qatlamdan o’tkaziladi; − XEWZMV OEXEOGLEPEVKE ENVEXMPEHM &YRHE LEV FMV OEXEOGLEHE GLIKEVEPSZGLM ramkalar to’plami va sinf ehtimilliklariga javobgar hisoblanadi; − XEVQSURMRK GLMUYZGLM REXMNEWM GLIKEVEPSZGLM VEQOE ZE SF]IOXRM OPEWMRM XEWRMJPEWLHERMFSVEX − maksimum bo’lmaganlarni bostirish algoritmidan foydalanib eng yuqori ehtimollikdagi chegaralovchi ramkalar qoldiriladi va qolganlari o’chiriladi; − ]EOMRM]REXMNEWMJEXMHESF]IOXWMRJMZEYRMRKNS]PEWLYZMXEUHMQIXMPEHM 6'22 6IKMSRFEWIH'22 9WLFYEPKSVMXQ]MP6SWW+MVWLMGOFSWLGLMPMKMHEKM olimlar tomonidan taklif etilgan bo’lib, tasvirni 2000 ta bo’lakka bo’lingan holda undan obyektlar qidiriladi. Ushbu usul o’z vaqtida nafaqat obyektlarnM]YUSVMERMUPMOHEXERMFSPMWLKE IVMWLHM FEPOM GLIKEVEPSZGLM VEQOEV SVUEPM SF]IOX NS]PEWLYZMRM ERMUPEWLHE LEQ QYZEJJEUM]EXPM WEQEVEHSVPMOOE IVMWLHM VEWQHE 6'22 RM XEWZMVHE SF]IOXPEVRM ERMUPEWL NEVE]SRMXEWZMVPERKER VEWQ6'22YWYPMSVUEPMXEWZMVHESF]IOXPEVRMERMUPEWLNEVE]SRM 6'22EPKSVMXQMSVUEPMXEWZMVHESF]IOXPEVRMERMUPEWLNEVE]SRMUY]MHEKMFSWUMGLPEVHE EQEPKESWLEHM − FIVMPKERXEWZMVXEUMWQKEENVEXMPEHM − '22 XEVQSUHER JS]HEPERMF LEV FMV UMWQRMRK \EVEOXIVPSZGLM \YWYWYWM]EXPEV o’rganiladi; − \YHHM =303 EPKSVMXQMHEKMHIO 6'22 HE LEQ GLIKEVEPSZGLM VEQOEPEV VIKVIWWM]EWMHERJS]HEPERMPEHM − XE]ERGL ZIOXSVPEV YWYPMHER 7:1 JS]HEPERMF LEV FMV VIKMRHEKM SF]IOXPEV WMRJPEWLXMVPEHM Ko’plab foydalanuvchilar R'22EPKSVMXQMRMEJ^EPPMOPEVMWMJEXMHEUY]MHEKMPEVRMOIPXMVMF o’tadi: − − − SF]IOXRMERMUPEWLHEKM]YUSVMERMUPMO SF]IOXPEVRMWMRJPEWLXMVMWLHEMWLSRGLPMPMO QSWPEWLYZGLERPMOXYVPMMPSZEPEVKEMRXIKVEXWM]EUMPMWLHESWSRMWLPEXMPEHM O’z navbatida R'22 EJ^EPPMOPEVM FMPER FMV qatorda ba’zi murakkabliklarga ham ega. 1MWSPYGLYR − LMWSFPEWLHEKMQYVEOOEFPMOPEV − VIEPZEUXVINMQMHETEWXWEQEVEHSVPMO 84

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil − regionlarga bo’lishda qismlarning ustmaYWXXYWLMFUSPMWLMHELMWSFPEWLPEVRMRK \EXSPMPEVOIPXVMFGLMUEVMWLM <YPSWE 9WLFY QEUSPEHE XEWZMVHE SF]IOXPEVRM ERMUPEWL QYEQQSWM ZE YRM ]IGLMWLHE qo’llanilayotgan chuqur o’qitishga asoslangan YOLO va R'22 YWYPPEVM UM]SWM] XELPMP OIPXMVMPKER3PMFFSVMPKERXEHUMUSXPEVREXMNEWMHEYWLFYEPKSVMXQPEVRMRKEJ^EPPMOPEVOEQGLMPMOPEVM va qo’llanilish imkoniyatlari o’rganildi. %HEFM]SXPEV 4. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. Mcallester, and D. Ramanan, “Object HIXIGXMSR[MXLHMWGVMQMREXMZIP]XVEMRIHTEVXbased models,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. -RXIPPZSPRST 4 %KVE[EPIX EP =303 %PKSVMXLQ -QTPIQIRXEXMSR JSV 6IEP 8MQI 3FNIGX (IXIGXMSRERH8VEGOMRK-)))7XYHIRXW'SRJIVIRGISR)RKMRIIVMRKERH7]WXIQW 7')7 4VE]EKVEN-RHMETTHSM7')7 =.ME)7LIPLEQIV.(SRELYI7/EVE]IZ.0SRK6+MVWLMGO7+YEHEVVEQE and T. Darrell, “Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding,” in ACM MM, 6 +MVWLMGO . (SRELYI 8 (EVVIPP ERH . 1EPMO 6MGL *IEXYVI ,MIVEVGLMIW JSV %GGYVEXI 3FNIGX (IXIGXMSR ERH 7IQERXMG 7IKQIRXEXMSR MR -))) 'SRJIVIRGI SR 'SQTYXIV:MWMSRERH4EXXIVR6IGSKRMXMSR ':46 'SPYQFYW3,97%TT HSM':46 85

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil TIMSOLLARNI TANIB OLISHDA BELGILARNING TAYANCH TO’PLAMINI SHAKLLANTIRISH ALGORITMI VA DASTURIY TA’MINOTI (MPWLSH&IOQYVEXSZ 8-5<11-1MPPM]XEHUMUSXYRMZIVWMXIXMHSXWIRXM FIOQYVSHSZCH$QEMPVY %RRSXEWM]EMaqolada etalon tanlovda obyektlar soni va belgilar soni ko’p bo’lganda raqamli belgilarning tayanch to’plamlar XM^MQMRM WLEOPPERXMVMWL ZE YPEV EWSWMHE ]ERKM SF]IOXPEVRMERKPEWLXM^MQMRM]EVEXMWLQEWEPEWMUEVEPKER1EWEPERM]IGLMWLYWPYFMEPKSVMXQM va dasturiy ta’minoti ishlab chiqilgan. Kalit so’zlar: obyekt, etalon tanlov, belgi, tayanch to’plam, sinf, FIPKMPEVEPJEZMXMRE^SVEX tanlov, o’rgatuvchi tanlov. O’rganilgan [1,2] ishlarda obyektlarning xossalaridan etalon tanlovdagi berilgan sinflarning har biriga xos bo’lgan muhim belgilarni ma’lum bir mezon asosida tanlab olish ZE YPEV ]SVHEQMHE ]ERKM SF]IOXPEVRM XEPEF UMPMRKER WMJEX ZE MWLSRGLPMPMORM UERSEXPERXMVKER LSPHEERKPSZGLMEPKSVMXQPEVFE]SRIXMPKER9WLFYQEUSPEHEIXEPSRXERPSZHESF]IOXPEVWSRM va belgilar soni ko’p bo’lganda belgilarning tayanch to’plamlar tizimini shakllantirish va ular EWSWMHE ]ERKM SF]IOXPEVRM ERKPEWL XM^MQRM ]EVEXMWL QEWEPEWM UEVEPKER 9WLFY XERPSZHEKM obyektlarni o’rganish jarayonida shunday belgilarning tayanch to’plamlar tizimini WLEOPPERXMVMWL OIVEOOM YWLFY XM^MQ REJEUEX IXEPSR XERPSZHEKM SF]IOXPEVRM XEPEF IXMPKER HEVENEHEKi ishonchlilik bilan o’zlari joylashgan sinflarga qarashli ekanligini aniqlasin, balkim RE^SVEXXERPSZHEKM]ERKMSF]IOXPEVRMERKPEWLHEXEPEFIXMPKERMWLSRGLPMPMORMUERSEXPERXMVWMR )XEPSRXERPSZ Tnml ko’rinishda berilgan bo’lsin. Bu yerda K 1 , K 2 ,..., K l IXEPSRXERPSZ Tnml HEKM WMRJPEV WSRM S1 , S 2 ,..., S m obyektlar bo’lib, har bir S j = (i1 ,i 2 ,...,in ), j = 1, m SF]IOXFIPKMPEVEPJEZMXMFMPERFIVMPEHM7LYRMRKHIOFM^KE Tnm RE^SVEXXERPSZLEQFIVMPEHM n 8EPEF IXMPEHM Cn 0 dan belgilar alfavitining tayanch to’plamida Tnm RE^SVEX * XERPSZHEKM \EV FMV S j , j = 1, m* ]ERKM SF]IOXRM Tnml IXEPSR XERPSZHEKM K 1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVRMRKUE]WMFMVMKEUEVEWLPMIOERPMKMRMERMUPEWL Ushbu obyektlarni o’rganish jarayonida shunday belgilarning tayanch to’plamlar XM^MQMRMWLEOPPERXMVMWLYGLYRUY]MHEKMEPKSVMXQMWLPEFGLMUMPHM %PKSVMXQUY]MHEKMUEHEQPEVHERMFSVEX Tnml XERPSZHEKM n0 = l − ln ln n n FIPKMPEVHER UERGLEHER KVYTTEPEWLPEVRMRK ERMU UM]QEXM ERMUPEREHM&Y]IVHE , , l, n PEVSPHMRHERFIVMPEHM n0 Tnml XERPSZHER C n S *j , XEFIPKMPEVREFSVM YWXMRM XY^MPEHM Cnn0 XE FIPKMPEV REFSVM YWXMRM EWSWMHE Tnm RE^SVEX XERPSZHEKM \EV FMV j = 1, m* ]ERKM SF]IOXRM Tnml IXEPSR XERPSZHEKM K1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVRMRK LEV FMV 86

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil Sj, j = 1, m SF]IOXMFMPERXEUUSWPEREHM K1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVRMRK LEV FMV S j , j = 1, m SF]IOXMKE QSW OIPYZGLM Cnn0 XE belgilar nabori o’rnida 0 va 1 dan iborat ustunlar hosil qilinadi. K1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVHEKM LEV FMV S j , j = 1, m1 SF]IOXMKE QSW OIPYZGLM qator bo’yicha ustunlar yig’indisi hisoblanadi. K1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVHEKMLEVFMV S j , j = 1, m1 SF]IOXMKEQSWOIPYZGLMUEXSV bo’yicha xosil bo’lgan m j ta yig’indining ustun bo’yicha yig’indisi hisoblanadi. Tnm RE^SVEX XERPSZHEKM \EV FMV S j , * j = 1, m* ]ERKM SF]IOXRM Tnml IXEPSR XERPSZHEKM K 1 , K 2 ,..., K l WMRJPEVRMRKUE]WMFMVMKEUEVEWLPMIOERPMKM S*J j K i , agar F ( K i ) F ( K t ) F ( S *j ) : S*J j K t , agar F ( K t ) F ( K i ) * * S j K i va S j K t agar F ( K t ) = F ( K i ) USMHE]SVHEQMHEERMUPEREHM =EVEXMPKER EPKSVMXQ EWSWMHE HEWXYVM] ta’minot ishlab chiqildi. Obyektlar, belgilar va WMRJPEVWSRMOMVMXMPEHM VEWQ VEWQBoshlang’ich ma’lumotlarni kiritish. ZEXYKQEGLEPEVRM 9WLFYS]REHE FMPER]ERKMSF]IOXPEVERKPEREHM VEWQ 87 MWLKEXYWLMVMWL

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil VEWQ=ERKMSF]IOXPEVRMERKPEWL Dasturiy ta’minotni obyektlarni anglash masalasiga doir geologik qidiruv, biologiya QEWEPEPEVMHE KMHVSKISPSKM]EHE XI\RMOE ZE XMFFM] XEWL\MWHE MUXMWSHM] ZE MNXMQSM] izlanishlarda qo’llash mumkin. %HEFM]SXPEV &IOQYVEXSZ /% :EWMP]IZ :- &IOQYVSHSZ (/ 2E\SNHIRM]I TVIHIPRS dopustimыx znacheniy razmernosti priznakovыx prostranstv iz obuchayuщyey vыborki. //Akademiya Nauk Respubliki Uzbekistan. Institut matematiki i informasionnыx texnologiy. Sovremennoye sostoyaniye i perspektivы razvitiya informasionnыx texnologiy. Tom 2. 8EWLOIRXW :ETRMO:2'LIVZSRIROMW%=E8ISVM]EVEWTS^REZERM]ESFVE^SZ WXEXMWXMGLIWOM]I problemы obucheniya). M.: Nauka, 1974. W :EWMP]IZ:-4VSFPIQESFYGLIRM]EVEWTS^REZERM]YSFVE^SZ4VMRsipы, algoritmы, realizasiya. Kiyev: Vыщaya shkola, 1989. W Бекмуратов Д.К. Разработка алгоритм формирование системы опорных множеств признаков, обеспечивающих качество и надежность распознавания. «Проблемы вычислительной и прикладной математики». Научный журнал, часть 5, №5, 2017г.ТУИТ, Ташкент. (ISSN: 2181 79ст. Бекмуратов К.А., Ахатов А.Р., Бекмуратов Д.К. Формирование сложных признаковых пространств rго ранга, обеспечивающих качество и надежность распознавания. «Проблемы вычислительной и прикладной математики». Научный журнал, №1(23), 2019 г.ТУИТ, Ташкент. (ISSN 38 ст. /%&IOQYVEXSZ(/&IOQYVEXSZERH%6%OLEXSZ7]RXLIWMWSJJIEXYVIWTEGIW IRWYVMRKXLIUYEPMX]ERHVIPMEFMPMX]SJVIGSKRMXMSR(]REQMGWSJ7]WXIQW1IGLERMWQW 88

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil ERH 1EGLMRIW (]REQMGW 3QWO 6YWWME TT IP-772 4S( -772 (3-(]REQMGW Бекмуратов, К. 2019. Определение признаков присущих к классам из неинформативных свойств объектов эталонной выборки. Проблемы вычислительной и прикладной математики. 6 (24) (дек. 2019), 22-772– 4VMRX I-772–< 3RPMRI 89

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil :%>-=%8+%7)>+-6%500-19,-82-2+2%192%:-=%6<-8)/896%7- 2EVKM^E9WQERSZE, Zafarjon G‘ayratov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alit so‘zlar: EUPPM QYLMXPEV EV\MXIOXYVE WIRWSVPEV QE PYQSXPEV FE^EWM FMPMQ FE^EWM OSRXIOWXRM XELPMP IXMWL JESPM]EXRM XERMF SPMWL UEVSV UEFYP UMPMWL MNVS IXMWL OSQTSRIRXPEVM XI\RSPSKMOMRXIKVEXWM]E /MVMWL Hozirgi kunda axborot texnologiyalari rivojlanishi bilan “aqlli uy”, “aqlli bino”, “aqlli shahar”, “aqlli transport” va “aqlli muhit” kabi tushunchalar kirib kelmoqda va EQEPM]SXKE joriy etilmoqda. Ushbu tushunchalar ichidan eng imkoniyati kengrog‘i, keng qamrovlisi va har tomonlama mukammalrog‘i “aqlli muhit” hisoblanadi. Aqlli muhit tizimlarining atrofdagi QYLMXZE^M]EXMRMUEFYPUMPMFWLYRKEQYZSJMUUEVSVUEFYPUMPMWLUSFMPM]EXMJS]HEPERYZGLMPEVKE kengroq imkoniyat va qulaylik yaratish va o‘z ongini kengaytirishga yordam berishga imkon beruvchi beqiyos vosita ekanligi isbotlandi. Shuning uchun, so‘nggi yillarda ishlab chiqarishda ko‘plab aqlli muhit yechimlari chiqmoqdava sanoat miqyosida eng so‘nggi keng tarqalgan kompyuter texnologiyalaridagi ilmiy yutuqlar qo‘llanilmoqda. Vaziyatga sezgir aqlli muhit taqdim etayotgan xizmatlar ko‘lami kengdir. Kelib chiqish tarixiga yuzlanadigan bo‘lsak, 1992yildagi “Active Badge” tM^MQM SVUEPM UEFYP UMPYZGLM joylashgan xonaga qo‘ng‘iroqni yo‘naltiradigan telefonlardan, siz uyg‘ongan vaqtingizga QSW OIPEHMKER XEFMRKM^HEKM UELZE XE]]SVPEWL ZEUXMRM FIPKMPEWL MQOSRM]EXMKE IKE SHHM] UELZEQEWLMREPEVMHERXSVXMFQYVEOOEF\YPUEXZSVUSMHEPEVMZEVINEPEWLXMVMWLXI\RMOEPEVMFMPER to‘liq binolarni avtomatlashtirish tizimlarigacha cho‘ziladi. Bu tizimlar sizning ko‘zingizni qisishingizni kutib, murakkab sun’iy intellekt qarorlarini ishga tushirish uchun, sizning SZS^WM^\EXXMLEVEOEXMRKM^RMXYWhunib bajarishga tayyor bo‘ladi. 7LYRMRKHIO ]EUMR XEVM\HE EUPPM QYLMXPEV JEUEX WLE\WM] ZE MNXMQSM] QMU]SWHE IQEW balki katta shahar infrastrukturasida ham muhim ahamiyatga ega. Ba’zan butun mahallalar aqlli muhitlar sifatida ko‘rib chiqilishi mumkin, bu ko‘plab “Aqlli to‘r” (Smart Grid) imkoniyatlarini beruvchi loyihalar [1] tomonidan ko‘rsatilgan. Kichik miqyosdagi energiya MWLPEFGLMUEVMWLMRWLSSXPEVMQEWEPERWLEQSPKIRIVEXSVPEVM]SOMUY]SWLTERIPPEVMNSVM]IXMWL orqali, ayrim binolar ma’lum vaqtlardaiste’mol qiladigan elektr energiyasidan ko‘ra ko‘proq IRIVKM]EMWLPEFGLMUEVMWLPEVMQYQOMR&YUMQQEXPMIRIVKM]ERM FY]EWLMPIRIVKM]EFEVUEVSV 90

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil manbaga ega bo‘lganligi sababli yanada qimmatli hisoblanadi) energiyani yo‘qotib qo‘ymaslik uchun, binalar o‘rtasida to‘liq avtomatlashtirilgan texnikalari bilan jihozlangan, bir binodan boshqa qo‘shni binoga ortiqcha energiyani sotish imkonini beruvchi nuqtaRYUXE TI]IVXSpeyer) kabi energiya uzatish tizimlari joriy etiladi. Gollandiyaning “PowerMatching 'MX]” loyihasi kabi birinchi sinov loyihasida 25 ta o‘zaro bog‘langan xonadonlar mavjud bo’lib, FYRHE]IRIVKM]E EV^SR REV\HE OIPEHM ZE Y^EXMWLSVXMUGLE \EVENEXM LEQ OIWOMROEQE]EHM chunki endi o‘rtacha energiya uzatish masofasi ancha qisqaradi [2]. %UPPMQYLMXPEV :E^M]EXKE WI^KMV EUPPM QYLMXPEV FY EXVSJQYLMX JS]HEPERYZGLM ZE XM^MQ S VXEWMHEKM S ^EVS XE WMVRM ]E\WLMPEWLKE UEVEXMPKER XI\RSPSKM]EPEVHMV &Y QYLMXPEV WIRWSVPEV EPSUE XEVQSUPEVM QE PYQSXPEV FE^EWM ZE WYR M] EUP OSQTSRIRXPEVMHER JS]HEPERKER LSPHE EXVSJ QYLMXHEKMS ^KEVMWLPEVRMWI^EHMZEQSWVEZMWLHENEZSFUE]XEVEHM Aqlli muhitlar bo‘yicha o‘tgan yillarda aqlli bino avtomatlashtirishiga bag‘ishlangan ko‘plab loyihalar amalga oshirildi. Ushbu loyihalar orqali ko‘rish mumkinki, aqlli muhitlar turPM xil ko‘rinishlarda va turli o‘lchamlarda mavjud, lekin ularning har biri o‘z navbatida aqlli EZXSQEXPEWLXMVMWLZEJS]HEPERYZGLMPEVRMRKLE]SXWMJEXMRM]E\WLMPEWLQEUWEHMHE]EVEXMPKER Ko‘rib chiqilganidek, vaziyatga (kontekstga) sezgir aqlli muhitlar ko‘plab turli shakllarda va miqyosda mavjud bo‘lishi mumkin, lekin asosiy g‘oya bir xil qoladi ya’ni, tizim o‘z kontekstini, ya’ni atrofdagi muhitni biladi, u aqlli, oldindan belgilangan, o‘rganilgan yoki EZXSQEXMO\YPSWEPEVGLMUEVMWLSVUEPMQSWVEZMWLHELEVEOEXUMPESPEHMZEJS]HEPERYZGLMPEVMKE QYVSNEEXUMPESPEHM Shu tariqa ularning qulaylik va xabardorlik darajasini ham oshiradi. Seng Loke o‘z OMXSFMHE 0SOI ZE^M]EXKE OSRXIOWXKE WI^KMV OIRK XEVUEPKER XM^MQRMRK YGL EWSWM] IPIQIRXMRMERMUPE]HM?A • 7I^MWL • o‘ylash; • LEVEOEXUMPMWL Aqlli muhitlar birinchi tanishtirilganidan bir necha yil o‘tib, ushbu mavzu juda qiziqarli bo‘lib qoldi va ko‘plab loyihalar, ilmiy tadqiqotlar va ishlaFGLMUEVMWLHEKM]YXYUPEVE]RERWLY sohaga bag‘ishlandi. Ko‘plab boshqa tadqiqot sohalarida bo‘lgani kabi, turli tadqiqot KYVYLPEVM ZE WERSEX OSQTERM]EPEVM FMV \MP QEZ^YHE EPSLMHE MWL FSWLPEKERHE ZE^M]EXKE OSRXIOWXKE WI^KMV QYLMXPEV WSLEWMHE KYVYLPEV HYGh keladigan muammolar ko‘p jihatdan o‘xshash bo‘ladi, va ularning ba’zilari bir necha marta, ba’zan o‘xshash usullar bilan hal UMPMRHM &YRHE]QYEQQSPEVHERFMVMZEQYLMQPEVMOSRXIOWXKEWI^KMVEUPPMXM^MQPEVRMRK]YUSVM HEVENEHEKMEV\MXIOXYVEPS]MLEWMLMWSFPEREHMyillarning boshidan beri ko‘plab loyihalarda EUPPM QYLMX XM^MQPEVMRM EV\MXIOXYVE PS]MLEWMRM XEUHMQ UMPMWLKE LEVEOEX UMPMWLKER &MVSU FY tizimlarning arxitekturasiga tubdan qaraganda, ular orasida ko‘plab o‘xshashliklarni TE]UEWL QYQOMR %WSWMy tuzilish bir xil bo‘lgani bilan, eng katta farqlar odatda alohida komponentlar darajasida paydo bo‘ladi va ular turli yakuniy darajadagi talablarni qondirishga UEVEXMPKER 7LYRHE] UMPMF FYRHE] EUPPM QYLMX PS]MLEPEVMRMRK EV\MXIOXYVE REQYREWMRM ]EKSRE 91

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil WXEndartlashtirish g‘oyasi tabiiy ravishda paydo bo‘ldi. Ko‘plab muvaffaqiyatli va davom IXE]SXKERPS]MLEPEVRMREQYREWMJEXMHESPMFFM^YQYQM]XY^MPMWLYQYQM]REQYREZEFMVKET bilan aytganda “eng yaxshi amaliyotlar”ni topishga harakat qildik. Bu kelajakdagMPS]MLEPEVKE umumiy tizim arxitekturasi bo‘lib xizmat qilishiga va har bir loyihadagi noyob talablarga ko‘proq e’tibor qaratishga yordam beradi. Preuveneyers va Novaisning tadqiqotiga ko‘ra XEPEFPEV QYLERHMWPMKM OSRXIOWX QSHIPM MWLPEF GLMUEVMWLRM XI^PEWLXMVMWL ZE OSHRM UE]XE ishlatish kabi turli darajalardagi aqlli keng tarqalgan ilovalar bo‘yicha eng yaxshi arxitektura namunasini topish va o‘rganishga qaratilgan o‘xshash tadqiqotlarni ko‘rib chiqiladi [5]. Bu QEUSPEHE IWE FM^ EUPPM QYLMX XM^MQPEVMRMRK arxitekturasi uchun umumiy namunaga e’tibor UEVEXEQM^ Biz aqlli muhit loyihalarida umumiy bo‘lgan arxitekturaning bir nechta pog‘onasini tanishtiramiz va bu pog‘ona qismlari bo‘lishi mumkin bo‘lgan potensial komponentlar LEUMHEQYLSOEQEUMPEQM^/I]MRWLunday arxitektura ichida umumiy ma’lumot oqimlarini muhokama qilamiz va eng muhim muammolarni, masalan, ko‘lamni kengaytirish va \EXSPEVKE FEVHSWLPMPMORM XMPKE SPEQM^ 3\MVSUMFEX FMV RIGLXE REQYREPEVRM QYZEJJEUM]EXPM HEZSQ IXE]SXKER EUPPM FMRS PS]MLEPEVini taqdim etamiz va ko‘rsatilgan namuna ularning arxitekturalarida osonlik bilan moslashtirilishi mumkinligini ko‘rsatamiz. ]MPHE -XEPM]ERMRK 6MQ WLELVMHE ,EQQE YGLYR %UPPM 9]PEV 71%PP PS]MLEWM HSMVEWMHE EUPPM OZEVXMVE UYVMPEHM 0S]MLE QYVEOOEF sun’iy intellekt (AI) rejalashtirish XI\RMOEPEVMHER JS]HEPEREHM FY IWE LEV UERHE] ZE^M]EXHE JS]HEPERYZGLMRMRK ILXM]SNPEVMKE QSWPEWLMWLYGLYRFMVUEXSVLEVEOEXPEVRMMWLPEFGLMUEVEHM Shuningdek ushbu loyihalar qatoriga “eDiana” loyihasi (2009]MP “GreyenerBuildings” loyihasi (2013yil), “ThinkHome” loyihasi (2013]MP ZE FSWLUE ]MVMO PS]MLEPEVRMQMWSPOIPXMVMWLMQM^QYQOMR Ushbu loyihalar foydalanuvchilarning odatlarini o‘rganish, ularning xattiLEVEOEXPEVMRM EZXSQEXMO VEZMWLHE FEWLSVEX UMPMWL ZE XIKMWLPM QYLMXRM ]EVEXMWL SVUEPM WLE\WM] UYPE]PMORM oshirishga qaratilgan. Endi biz loyihalarda umumiy bo‘lgan komponentlarni batafsil taqdim IXEQM^ 9QYQM]EV\MXIOXYVE )RHM IWE EUPPM QYLMX YGLYR ZE^M]EXKE OSRXIOWXKE WI^KMV YQYQM] EV\MXIOXYVE REQYREWMRM XEUHMQ IXEQM^ %V\MXIOXYVE REQYREWM rasmda ko‘rsatilgan. Biz to‘liq arxitekturani to‘rtta pog‘onaga bo‘lish mumkinligini va har bir pog‘onada bir nechta farqli komponentlar mavjudligini ko‘rsatamiz. Ko‘pgina komponent namunalari barcha kontekstga WI^KMV EUPPM muhitlar uchun umumiy bo‘lgan talablarga ko‘ra arxitektura loyihasi o‘xshashliklaridan kelib chiqadi. Quyida tavsiflanadigan komponentlar tizimga komponentlarning mavjudligi jihatidan to‘liq mos kelmasligini ta’kidlash muhimdir. Bu yerda OIPXMVMPKER OSQTSRentlar asosiydir, lekin ko‘pincha amaliyotda ba’zi bir yordamchi komponentlar talab qilinadi, bu komponentlar boshqa komponentlar o‘rtasida aloqani o‘rnatadi yoki kuzatuvchi, proksi, monitor kabi vazifalarni bajaradi. Shuningdek, agar tizim ma’lum bir maxsus qobiliyatga ega bo‘lsa, masalan, isitish mexanizmlarini maxsus boshqarish yoki nogiron foydalanuvchilar uchun maxsus qo‘llabUYZZEXPEWL XM^MQM OEFM ko‘pincha bu alohida komponentni talab qiladi. Shunday qilib, bu maqolada tavsiflanadigan XM^MQ ^EVYVEX tug‘ilganda ko‘proq komponentlarni ulash imkoniyati bilan kengaytirilishi 92

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil mumkin deb qaralishi kerak. Aksincha, ba’zi taqdim etilgan komponentlar va oqimlar ba’zan OMGLMOVSU QMU]SWHEKM PS]MLEPEVHE WSHHEPEWLXMVMPEHM FMVPEWLXMVMPEHM ]SOM YQYQER SPMF XEWLPERadi. Bu imkoniyat komponentlar darajasida ta’kidlanadi. Fizik pog‘ona tizimning barcha apparat qismlarini o‘z ichiga oladi, bu esa barcha simli va simsiz sensorlar, harakatlantiruvchilar, tarmoq sxemasi, ular bilan bog‘liq past darajadagi TVSXSOSPPEVZEFSshqalarni o‘z ichiga oladi. Fizik pog‘onaning asosiy vazifalaridan biri muhit haqida ma’lumotni to‘plash va uni yuqori pog‘onalarga uzatishdir. Past darajadagi protokollar bir xil shlyuzni ta’minlash uchun amalga oshirilishi mumkin, bu esa interfeyslarni Firlashtirish, maxsus apparat farqlarini yashirish yoki ma’lumotni birlashtirish orqali tarmoq talablarini kamaytirish imkonini beradi. Fizik pog‘onaning ikkinchi asosiy vazifasi yuqori pog‘onalardan yuborilgan buyruqlarga asosan muhitdagi harakatlantiruvchMPEVRM MWLKE XYWLMVMWLHMV VEWQ:E^M]EXKEWI^KMVEUPPMQYLMXEV\MXIOXYVEWM Yuqorida tasvirlangan aqlli muhit arxitekturasi namunasining har bir pog‘onasi EPSLMHEOSQTSRIRXPEVKEIKE,EVFMVOSQTSRIRXIWEFMVRIGLXEERMUZE^MJEPEVKEIKE%ZZEPS 93

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil bu pog‘ona tizimning ma’lumotlar saqlash joyini o‘z ichiga oladi, ya’ni muhit, tizim OSRJMKYVEXWM]EWM XM^MQ MQOSRM]EXPEVM JS]HEPERYZGLM YGLYR MQOSRM]EXPEV ZE FSWLUEPEV haqidagi hozirgi va tarixiy barcha ma’lumotlarni to‘playdi va saqlaydi. Shuningdek ushbu pog‘ona, oddiy sensor xatolari yoki nosozliklarni aniqlay oladigan, TEWXHEVENEPMsensor qiymatlarini muhitning yuqori darajali mantiqiy holatiga o‘zgartiradigan va boshqalar kabi ma’lumotlarni qayta ishlash komponentini o‘z ichiga olishi kerak. Fikrlash pog‘onasida tizimning mantig‘i joylashgan. Bu pog‘ona tizimning LEVEOEXPEVMKEUEVSr qilish uchun javobgar bo‘lgan barcha komponentlarni o‘z ichiga oladi, bu oddiy mantiq qat’iy “agar –unda” (ifthen) qoidalar orqali belgilangan bo‘lishi mumkin yoki rejalashtirish yoki harakatlarni jadvalga kiritish kabi murakkab AI texnikalari bo‘lishiQYQOMR Shuningdek ushbu pog‘ona, faoliyatni tanish yoki o‘rganish komponentlarini o‘z ichiga olishi QYQOMRFYIWEEZXSQEXPEWLXMVMPKERXM^MQRMRKNEZSFMRM]E\WLMPEWLMOIVEO Foydalanuvchi pog‘onasi tizim haqida ma’lumotlarni uning foydalanuvchilariga XEUHMQ IXEHM 9 MOOM EWSWM]UMWQHERMFSVEX &MVMRGLMWM QYLMX LEUMHE LS^MVKM JS]HEPERYZGLM uchun yaratilgan qulayliklari, tizimning ma’lum qarorlari uchun sabablar haqida ma’lumot beradi va foydalanuvchiga o‘z ehtiyojlariga muvofiq tizim konfiguratsiyasini o‘zKEVXMVMWL ]ERKM MNVS USMHEPEVMRM OMVMXMWL ]SOM XM^MQRMRK UEVSVPEVMRM FIOSV UMPMWL MQOSRM]EXMRM FIVEHM Ikkinchi qism o‘zi tizim haqida metama’lumotlarni taqdim etadi, masalan, barcha komponentlarning holati, ular to‘g‘ri ishlayotganligi, statistika, resurslarni iste’mol qilish va boshqalar. Endi har bir pog‘onani batafsil tavsiflaymiz. Fizik pog‘ona *M^ik pog‘onaing asosiy qismi, nomidan ko‘rinib turibdiki, apparat qismdir, ya’ni muhitga o‘rnatiladigan qurilmalar. Aqlli uy muhitini amalga SWLMVMWLRMVINEPEWLXMVKERFEVGLE guruhlar dastlabki bosqichdan boshlab oldindan hal qilinadigan muammo bilan to‘qnash keladi. Masalan, ular foydalanmoqchi bo‘lgan qurilmalarning xilma\MPPMKM ,S^MVKM ZEUXHE ba’zi kompaniyalar sensorlar va harakatlantirgicLPEV OSQFMREXWM]EWMRM XEUHMQ IXMWLKE ixtisoslashgan bo‘lsada, hanuz ko‘plab maxsus ehtiyojlarga mo‘ljallangan, turli xil va ehtimol monopoliya asosidagi interfeys va aloqa protokollari bilan ta’minlangan maxsus UYVMPQEPEVQEZNYH 7LYRMRK YGLYR MRXIVJI]W Za ma’lumotlarni yig‘ishni tizimga yanada chuqurroq yuborishdan oldin unifikatsiya qilish muhimdir. Bunday unifikatsiya quyi bog‘lanish EV\MXIOXYVEUSMHEWMKEVMS]EUMPMWLHERXEWLUEVMUYVMPQEPEVRMEPSLMHEZEFYXYRFMVXYVWMJEXMHE qo‘shish, olib tashlash yoki o‘zgartirishni osonlashtiradi. Tizimning boshqa qurilma UMWQPEVMRMJESPWM^PERXMVEHMZEYRMRKHEWXYVWLEOPMHEUYVMPQERMEPQEWLXMVMWLHEXM^MQRMRKJM^MO pog‘onasidan tashqarida birorta ham kod satrini o‘zgartirishni talab qilmaydi. Shuning uchun fizik pog‘SRERMRKQYLMQUMWQMFYWLP]Y^LMWSFPEREHM&YOSQTSRIRX dastlab qurilmalardan ma’lumotlarni yig‘adi va uni tizimning ichida bir xil usulda yuborish uchun past darajali transformatsiyani qo‘llabquvvatlaydi. Shlyuz juda ko‘p qurilmaga bog‘liq bo‘lib, qurilma turlaridagi har qanday o‘zgarishda o‘zgartirishlarni talab qiladi. Albatta, konseptual jihatdan ba’zi boshqa qismlar ham, ayniqsa ma’lumot beruvchi qurilmalar sifatida va fizik qurilmalar sifatida ko‘rib chiqilishi mumkin, masalan, shaxsning OYRXEVXMFi, VoIP orqali qo‘ng‘iroq qilish jarayoni yoki tizimdan tashqaridan kelgan elektron 94

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil \EFEV8I^tez bunday voqealar dastlab “yuqori”dan, ya’ni foydalanuvchi pog‘onasidan yoki hatto keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi yoki fikrlash pog‘onasiga to‘g‘ridanto‘g‘VMOMVMWL RYUXEWMSVUEPMXM^MQKEOMVMXMPEHMZEUE]XEMWLPEREHM Keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi Keng qamrovli boshqaruv pog‘onasi butun tizimning boshqaruvchisi hisoblanib, boshqa barcha komponentlarning asosiy qo‘llabUYZZEXPSZGLMWMHMV 7LYRMRKHIO Y EWSWM] ma’lumot oqimlari va ma’lumot saqlash kanallarini o‘z ichiga oladi va ba’zi jihatdan ushbu pog‘ona ikki xil infrastrukturani (masalan, fizik va fikrlash pog‘onasi komponentlarini) FMVPEWLXMVEHMZEYPEVRMXYWLYRMWLHE]SVHEQFIVEHM Bu pog‘onaning birRIGLXEEWSWM]OSQTSRIRXPEVMQEZNYHZEYPEVRMRKLEVFMVMFMVEUPPM muhit tizimida deyarli muqarrar mavjud bo‘ladi. &MPMQPEV FE^EWM &MPMQ FE^EWM OSQTSRIRXMRMRK ZE^MJEWMRM XELPMP IXEQM^ 8M^MQRMRK ma’lumotlar bazasi ushbu komponentga tegishli bo‘lib, ba’zi XM^MQPEV YGLYR YWLFY komponent ma’lumotlar bazasi bilan sinonim bo‘ladi. Bilimlar bazasida 3 xil ko‘rinishdagi ma’lumotlar saqlanadi: • Statik ma’lumotlar; • Dinamik ma’lumotlar; • Natijaviy (qayta ishlangan) ma’lumotlar &MVMRGLM XYV FY UYVMPQEPEV LEUMHE WXEXMk ma’lumotlar. Bu tizimda mavjud bo‘lgan UYVMPQEPEVXYVPEVMYPEVRMRKEPSUETVSXSOSPPEVMYPEVWIRWSVPEV]SOMLEVEOEXPERXMVKMGLPEVIOERPMKM ular taqdim etadigan vazifalar tuzilishi yoki ularga o‘rnatilishi mumkin bo‘lgan holatlar kiradi. &MPMQPEV bazasining ikkinchi turdagi ma’lumoti dinamikdir va bu yuqori chastotada o‘zgaradigan ma’lumotlarni, masalan, muhitning joriy holati, qurilmalar yoki bajarilgan buyruqlarni anglatadi. Ko‘plab tizimlar ushbu turdagi ma’lumotlarni to‘g‘ridanto‘g‘ri tegishli komponentlarga yuborishni afzal ko‘rishadi. Shuningdek, dinamik ma’lumotlarni uzatish uchun to‘g‘ridanto‘g‘ri aloqa bilimlar bazasidan tashqarida bo‘lsa ham, ma’lumotlarni WEUPEWL ZE OI]MRGLEPMO UE]XE SPMWL ZE UE]XE MWLPEWL YGLYR FMPMQPEV FE^EWMKE LEQ ]Yboradigan dublikat aloqa bo‘lishi kerak. Nihoyat, bilimlar bazasidagi oxirgi turdagi ma’lumotlar deyarli eksklyuziv tarzda fikrlash pog‘onasida ishlatiladi, chunki bu yerda yuqori darajadagi fikrlash uchun zarur bo‘lgan barcha ma’lumotlar mavjud. Bu yerda ma’lumotlar bazasi tizim qanday vaziyatdan foydalanishiga katta darajada bog‘liq. Masalan, ontologiyaga asoslangan tizimlar uchun, 8LMRO,SQI 6IMRMWGL /SJPIV /EWXRIV OEFM FY XM^MQ ZE QYLMXRMRK SRXSPSKM]EWMRM ]EVEXEHM :E^M]EX /SRXIOWX /IRK qamrovli boshqaruv pog‘onasining keyingi komponenti kontekst hisoblanadi. Kontekstning asosiy vazifasi qurilmalardan yig‘ilgan past darajali qayta ishlanmagan ma’lumotlarni yuqori darajali ma’lumotlarga aylantirishdir, bu esa fikrlash pog‘onasida foydalaniWLYGLYRQSWOIPEHM Bunday qayta ishlashning bir turi ma’lumotlarni inkapsulyatsiyalashdir. Masalan, akustik sensor kabi ba’zi sensorlar juda yuqori chastotada ma’lumot yuboradi. Yuqori darajadagi komponentlar bunday batafsil ma’lumotlarga muhtoj bo‘lmaslMKMQYQOMR%]VMQ 95

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil soddalashtirilgan tizimlar faqat tovush borligi yoki yo‘qligi yoki tovush darajasini bilishni xohlashi mumkin, shuning uchun ko‘p miqdordagi ma’lumot uzatishlarni vaziyat (kontekst) bosqichida ma’lumotlarni birlashtirish orqali va faqat nEXMNEPEVRM XM^MQRMRK ]YUSVM UMWQMKE ]YFSVMWL SVUEPM EQEPKE SWLMVMWL QYQOMR &Y IWE XM^MQ VIWYVWPEVMHER SUMPSRE JS]HEPERMWL qoidasiga to‘g‘ri keladi va tizim xotirasidan imkon qadar kam joy egallaydi. Amalga oshirish. Ijro komponenti ma’lum ma’noda kontekstning to‘liq teskarisi hisoblanadi. Ijroning vazifasi fikrlash pog‘onasidan qabul qilingan harakat maqsadlarini qurilmalarga yuborilishi mumkin bo‘lgan ijro etiladigan harakatlarga aylantirishdir. Vazifaga qo‘shimcha tarzda qurilmalar tomonidan buyruqlarning to‘g‘ri bajarilishini nazorat qilish LEQ]YOPEREHM Tashxis. Nihoyat, keng qamrovli boshqaruv pog‘onasining oxirgi komponenti tashxis komponentidir. Bu komponent ixtiyoriy hisoblanadi, ya’ni ba’zi tizimlar uni aniq amalga SWLMVMWLRM XERPEQE]HMPEV E]RMUWE EUPPM QYLMXRM VMZSNPERXMVMWLRMRK HEWXPEFOM FSWUMGLPEVMHE Komponentning vazifasi sensorlardan ma’lumotlarni o‘qishni va ijro natijalarini kuzatish, qurilmalarning to‘g‘riligini tekshirish va iloji boricha har qanday xatolik va vaziyatlarni ERMUPEWLHMV1asalan, ko‘plab batareyali qurilmalar batareya quvvati past bo‘lganda noto‘g‘ri ma’lumotlar yuborish ehtimoliga ega. Agar erta aniqlanmasa, bu fikrlash darajasida katta QYEQQSPEVKESPMFOIPMWLMQYQOMR Fikrlash pog‘onasi Fikrlash pog‘onasi tizimning domen darajasidagi mantig‘ni o‘z ichiga oladi. Har bir EUPPMQYLMXPS]MLEWMQYLMXUERHE]ZE^M]EXZELEVEOEXPEVRMEQEPKESWLMVMWLLEUMHEUEVSVUEFYP qilishi kerakligi to‘g‘risida o‘z g‘oyalariga ega bo‘lishi kerak. Vaziyatga sezgir tizimlar tadqiqotlarining ko‘plEF ]MPPEVM HEZSQMHE HSQIR darajasidagi ma’lumotlarni modellashtirishning turli usullari ishlab chiqildi, ba’zilari umumiy, ba’zilari esa tizim hal qilishga mo‘ljallangan aniq vazifaga qaratilgan. 8YVPM ZE^M]EXKE WI^KMV XM^MQ QSHIPPEVMRMRK FEXEJWMP XELPMPM ZE QMWSPM &IXXMRM ZE FSWLUEPEV HE XEUHMQ IXMPKER :E^M]EXRM XEWZMVPEWL QSHIPMRM ERMU XERPEWL XM^MQRMRK o‘rganish, faoliyatni tanish va qaror qabul qilish qobiliyatlariga katta ta’sir ko‘rsatadi, shuning YGLYR FY EUPPM QYLMX XM^MQMRMRK HEWXPEFOM PS]MLEWMHE UMPMREHMKER IRK QYLMQ XERPSZPEVHER FMVMHMV Biz bu pog‘onani uch komponentga ajratdik, ammo kelajakdagi aqlli muhit loyihalari bu komponentlarning har qanday kombinatsiyasini turli usullarda o‘z ichiga olishi mumkin. O‘rganish. O‘rganish komponenti kirish ma’lumotlariga asoslanib, eng yaxshi qarorlar va harakatlarni avtomatik ravishda o‘rganishga javobgardir, bu real vaqt ma’lumotlari yoki oldin yig‘ilgan statik ma’lumotlar bo‘lishi mumkin. O‘rganish komponenti tizimdagi boshqa barcha komponentlar SVEWMHEFMVS^QE\WYW o‘rinni egallaydi. Bir tomondan, bu komponent ixtiyoriydir, ya’ni masalan, u qoida asosidagi tizim bo‘lsa, hech qanday o‘rganishni qo‘shmasdan aqlli muhit tizimini qurish mumkin. Boshqa tomondan, agar komponent mavjud bo‘lsa, u tizimdaKM IRK QYLMQ QEVOE^M] o‘rinlardan birini egallaydi. Ushbu komponentning asosiy vazifasi mashinani o‘rganishdir. Mashinani o‘rganish, sun’iy neyron tarmoqlari, vektor mashinalarini qo‘llabUYZZEXPEWLUEVSVPEVHEVE\XPEVMKIRIXMO 96

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil EPKSVMXQPEVOYGLE]XMVMPKERo‘rganish, turli klasterlash texnikalari orqali aqlli muhit tizimlarini EUPM]NMLEXHERVMZSNPERXMVMF]EREHEMRXIPPIOXYEPUMPEHM *ESPM]EXRM ERMUPEWL *ESPM]EXRM ERMUPEWL OSQTSRIRXM OSRXIOWXHER NSVM] LSPEX LEUMHE ma’lumot oladi va muhit haqida ko‘proq yuqori darajadagi ma’lumotni tasniflash va aniqlash uchun ichki bilimni qo‘llaydi. Masalan, kontekst xonada harakat borligini ko‘rsatuvchi harakat sensorining o‘qishini yuborgan bo‘lsa ham, faoliyatni aniqlash bu xonada biror OMWLMRMRKQEZNYHPMKMKEQSWOIPMWLMRMXIOWLMVEHM*ESPM]EXRMERMUPEWLSZS^ZMHIS]SOMXEWZMVRM tanishni o‘z ichiga olishi mumkin. Ko‘pincha u faoliyatni tasniflash va tanish uchun o‘rganish OSQTSRIRXMHERSPMRKERREXMNEPEVHERJS]HEPEREHM 5EVSV UEFYP UMPMWL 5EVSV UEFYP UMPMWL OSQTSRIRXM EUPPM QYLMXRM NMQ OY^EXYZGLMHER qat’iy harakat qiluvchiga aylantiradi. U berilgan bilimlar bilan berilgan vaziyatda qanday LEVEOEXPEVFENEVMPMWLMOIVEOPMKMRMLEPUMPEHM Faoliyatni aniqlash va o‘rganish komponentlari singari, qaror qabul qilish komponenti ko‘plab turli shakllarda qo‘llaniladi. Foydalanilishi mumkin bo‘lgan usullar orasida STXMQEPPEWLXMVMWL RE^EVM]EWM VINEPEWLXMVMWL ZE NEHZEP XY^MWL GLIOPSZPEVRM USRHMVMWL UMHMVYZ texnikalari, mantiqiy fikrlash, ontologik fikrlash, noto‘g‘ri fikrlash va boWLUEPEVFSV Foydalanuvchi pog‘onasi Ko‘plab loyihalar foydalanuvchilar uchun alohida maxsus e’tiborni qaratmasdan, o‘z EV\MXIOXYVEPEVMHE YPEV YGLYR JEUEXKMRE OSQTSRIRXRMRK FMV UMWQM WMJEXMHE JS]HEPERYZGLM interfeysi belgilab qo‘yilgan. Biz buni namunaviy arxitekturada alohida bag‘ishlangan pog‘ona sifatida ko‘rib chiqish kerakligini ta’kidlaymiz. Foydalanuvchi pog‘onasi tizimni foydalanuvchiga ko‘rsatadi va tizimni o‘zgartirish va WS^PEWL \EXSPEVRM XY^EXMWL XM^MQRMRK UEVSVPEVMRM FIOSV UMPMWL ZE FSWLUE OS‘plab MQOSRM]EXPEVRMFIVEHM Pog‘onaning birinchi komponenti muhit ma’lumotidir. Bu kuzatuvchi komponent bo‘lib, o‘z ma’lumotlarini 3 ta manbadan oladi: • Dinamik ma’lumotlardan; • :E^M]EXHER OSRXIOWXHER • *ESPM]EXRMERMUPEWLREXMNEPEVMHER Foydalanuvchi pog‘onasining ikkinchi komponenti bilimlar bazasi ma’lumotidir. Qurilmalar holati va ularning konfiguratsiyasi, mumkin bo‘lgan harakatlar haqida statik ma’lumotlar foydalanuvchi uchun asosiy qimmatli ma’lumot sanaladi. Bilimlar bazasi ma’lumoXMEWSWERWXEXMOE\FSVSXUYVMPQEOSRJMKYVEXWM]EPEVMZEUYVMPQERMRKYQYQM]XEZWMJM kabi ma’lumotlar bilan boyitiladi. Foydalanuvchi pog‘onasining navbatdagi komponenti bu tizim monitori hisoblanadi. &EVGLE SPHMRKM OSQTSRIRXPEVHER JEVUPM VEZMWLHE FY OSQTSRIRX HSQIR ZE QYLMX LEUMHE emas, balki o‘z tizimi haqida ma’lumot ko‘rsatadi. Masalan, komponentlarning yaroqlilik holati, ularning ishlash ko‘rsatkichlari, aniqlangan holat o‘zgarishlari yoki xatolar, va LSOE^SPEV &Y WLYRMRKHIO UYVMPQEPEVHEKM ERMUPERKER xatolarni o‘z ichiga oladi. Bunda qurilma to‘g‘ri ishlayotganini yoki rostdan ham o‘zgartirilishi yoki ta’mirlanishi kerakligini XIOWLMVMWLYGLYRJS]HEPERYZGLMRMRKEVEPEWLYZMRMXEPEFUMPMWLMQYQOMR 97

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil Foydalanuvchi pog‘onasining oxirgi komponenti fikrlash nEXMNEPEVMLMWSFPEREHM9WLFY komponent orqali ma’lum bir qaror tizim tomonidan nima uchun qabul qilinganini ko‘rsatadi. Masalan, agar tizim ma’lum bir harakatni bajarishga qaror qilsa, bu komponent qaysi qoidalar aniq faollashtirilganini ko‘rsatadi. Bu yerda fikrlash pog‘onasining barcha komponentlaridagi ma’lumotlarni, jumladan qaror qabul qilish, o‘rganish va hatto faoliyatni aniqlash komponentlaridan ma’lumotlarni qayta ishlaydi. Fikrlash natijasi komponenti qaror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

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil %<&3638BOSHQARUV TIZIMLARI DASTURIY TA’MINOTINING ISHONCHLILIGINI BAHOLASH MODЕLI 1EUWYH1EVHM]IZ7MVSNMHHMR<EPMPSZ*EVERKM^E3QSRYPPE]IZE 9RMZIVWMX]SJ1EREKIQIRXERH*YXYVI8IGLRSPSKMIWYRMZIVWMXIXMQEKMWXVERXM QEVHMIZQEUWYH$KQEMPGSQ Vatan University universiteti Raqamli taxnologiyalar kafedrasi katta o‘qituvchisi %PJVEKERYWYRMZIVWMXIXM6EUEQPMXE\RSPSKM]EPEVOEJIHVEWMEWWMWXIRXM %RRSXEXWM]E 1E^OYV XEHUMUSX MWLMHE E\FSVSXFSWLUEVYZ XM^MQPEVRMRK ^EQSREZM] dasturiy ta’minoti sifatini aniqlovchi muhim omil bo‘lib, uning ishlash ishonchliligi LMWSFPEREHM &Y QYEQQS FMPER HYR]SHE HEWXYVM] QENQYEPEV ZE QELWYPSXPEV MWLPEF chiqaruvchilar hamda tadqiqotchilar shug‘ullanishadi. Aks holda QMNS^PEVKE \M^QEX ko‘rsatish va butun bir ishlab chiqarishlarni to‘xtashiga, maxfiy ma’lumotlarning chiqib kеtishi va loyihalovchilarning xatolari sababli juda katta moliyaviy va obro‘e’tiborga xavflar dasturiy to‘xtab qolishga olib kеlishi mumkin. AxborSXboshqaruv tizimlari dasturiy ta’minoti MWLSRGLPMPMKMRM FELSPEWL EQEPM]SXM ZE RE^EVM]EWMRMRK LS^MVKM LSPEXMRM XELPMP UMPMWL LEQHE ularning kеlgusi rivojlanishi va takomillashtirish tеndеnsiyalarini baholash modellari OIPXMVMPKER Kalit so‘zlar: 1SHIP\Etoliklar, baholash, axborot, ta’minot. /MVMWL Jahonda intеllеktual tizimlar va tеxnologiyalar XXI asrning asosiy muhim tеxnologiyalaridan bo‘lib, insoniyat faoliyatining ijtimoiy va barcha ishlab chiqarishda muhim ahamiyatga ega bo‘lgan sohalarda qo‘llanilEHM 9PEVRMRK WMJEXPM ]ERKM MQOSRM]EXPEVM ma’lumotlarning noaniqligi va xatoligi sharoitida, xavflarningmavjudligi va murakkab tizimlar hayot siklining barcha pog‘onalarida vaqtning yetishmasligi, sun’iy intеllеkt vositalari va usullarini qo‘llash bilan mEWEPEPEVRMRK ]ERKM HEVENEPEVMRM ]IGLMWL LMWSFMKE YRM LMWSFPEWL tеxnikasida tatbiq qilishning an’anaviy sohalarida samarali qo‘llashni anchagina oshirishga imkoniyat bеradi. .ELSRHE E\FSVSXFSWLUEVYZGLM XM^MQPEVRMRK NELSRHE VMZSNPERMWLM MWLPEF GLMUEVMWL boshqaruv tizimlarining hayot siklini axborotli qo‘llabquvvatlashda, murakkab tеxnik va tеxnologik boshqaruv ob’еktlarning ishlash sifatini talab darajasida ta’minlovchi ishonGLPM dasturiy ta’minotni ishlab chiqishga asoslanuvchi joriy etishning natijaviyligi yangi usullarning paydo bo‘lishiga olib kеldi. Dasturiy ta’minotning ishonchliligini baholashga qiziqish kompyutеr dasturlarining paydo bo‘lishi bilan bir vaqtda vujudga kеldi va ishlashi asosan dasturiy ta’minotning (DT) ishlashi uchun mo‘ljallangan tеxnik qurilmaning (hisoblash mashinasi yoki pеrsonal kompyutеrning) ishonchliliginian’anaviy ehtimollikli baholashni olishga tabiiy intilishi bilan kеlib chiqdi. Binobarin, dasturiy ta’minot mashina qismlaridan biri sifatida aniqlanadi, dasturiy tashkil etuvchining ishonchliligini baholashga yondashish dastlab tеxnik qurilmalarning ishonchliligini baholashdan kam farqlandi va tеxnik tizimlar ishonchliligi OPEWWMORE^EViyasining ma’lum statistik usullarini yangi muhitga o‘tkazishdan iborat bo‘ldi va uning alohida tarmog‘i –(8RMRKMWLSRPMPMKMRE^EVM]EWMRMXEWLOMPIXHM?A 99

Respublika ilmiy-amaliy konferensiyasi 24-25-aprel, 2024-yil 1EXIVMPPEVZEYWYPPEV Dasturiy ta’minot rasmiy hujjatlar va foydalanuvchiga qo‘yilgan spеsifikatsM]EPEVKE muvofiq o‘zini tutadigan vaziyatarda xatoliklar ham dasturda, ham spеsifikatsiyalarda bo‘lishi yoki ko‘rsatmalarda faqat hisoblash tizimi bilan kutiladigan va rеjalashtiriladigan ishlar tavsiflangan bo‘lishi mumkin. “Xatolik”, “nuqson” va “uzilish” atamalari ko‘pincha ma’noga ajratmasdan ishlatiladi. Dasturiy ta’minotda “xatolik” bu kodning bajarilishi vaqtda uzilishlarga olib kеladigan DTdagi nuqsonlarni kеltirib chiqaradigan dasturchining amali hisoblanadi [3]. “Uzilish” kod bajarilganida kеrakli LSPEXHER XM^MQRMRK GLMUMWLRM VEH IXMWLMRM FMPHMVEHM 2YUWSR XM^MQRMRK chiqishigacha bo‘ladi va xatolikka ega bo‘lgan kod bajarilganda uzilishni kеltirib chiqaradi. Nuqsonning tеstlanishi darajasi tasodifiy tanlangan chiqishda uzilishni aniqlanishi ILXMQSPligi sifatida aniqlanadi. Tizimdan tizimga o‘zgaradiga quydagi uzilish darajalari mavjud: halokatli, yuqori, o‘rta, past, sеzilarsiz. Oddiy (yoki “osilib qolish”) uzilish bu ham tizimning apparatlar qismidagi, ham HEWXYVM]XEWLOMPIXYZGLMWMHEKMY^MPMWLPEVKa yoki foydalanuvchining noto‘g‘ri amallariga bog‘liq bo‘lgan uzailishning alohida turi hisoblanadi. Dasturiy ta’minotning ishonchliligi paramеtrlarini baholash prеdmеtlar sohasidan ko‘plab ishlar orasidan dasturiy ta’minotning ishonchliligini xaraktеrlaydMKER Y ]SOM FY miqdoriy ko‘rsatkichlarni o‘lchash yoki baholash usullariga bir nеcha o‘nlab yondashishlarni ERMUPEWLQYQOMR?A Ulardan asosiylarini ajratib ko‘rsatamiz [5]. -WLSRGLPMPMOR (reliability) bеlgilashga ega vauzilishni vujudga kеlmasiligi ILXMQSPPMKM sifatida o‘lchanadi. Ishonchlilik dеyarli barcha modеllarda asosiy ko‘rsatkich sifatida MWLPEXMPEHM Uzilishni paydo bo‘lishi o‘rtacha vaqti 188* 1IER8MQI8S*EMPYVI UMWUEVXQEKEIKE va ikkita kеtmakеt uzilishlar orasidagi vaqtni o‘lchaydi Uzilishlarning intеnsivligi – MTTFga tеskari bo‘lgan kattalik, vaqt birligi ichidagi Y^MPMWLPEVWSRMRMERMUPE]HM O‘rtacha turib qolish vaqti 86 –uzilishdan kеyin tizimni (yoki uning tarkibiy qismini) ERMUPEWLXY^EXMWLZEUE]XEXMOPEWLKEWEVJPEREHMKERZEUXRMERMUPE]HMKEROEXXEPMOLMWSFPEREHM Tizimning tayyorlik koeffitsiеnti 7 –uzilishni paydo bo‘lishi o‘rtacha vaqti va tizimning turib qolishi o‘rtacha vaqti orasidagi farqni uzilishni paydo bo‘lishi o‘rtacha vaqtiga nisbati WMJEXMHEERMUPEREHM (8OSHMHEUSPKER\EXSPMOPEVWSRM–dasturiy ta’minotni ishlab chiqishda ishlatiladi va dastlabki kodning har bir mingta satriga koddagi xatoliklar sonini ko‘rsatadi. /SHHEKM\EXSPMOPEV^MGLPMKM–SHEXHEHEWXPEFOMOSHRMRKLEVFMVQMRKXEWEXVMKE\EXSPMOPEV WSRMWMJEXMHEERMUPEREHM?A Dasturiy ta’minot ishonchliligining yetarli darajasini ta’minlash bajariladigan loyihaning 60 % rеsurslarini tashkil etishi mumkin, shu tufayli tеstlashni eng sinchiklab rеjalashtirish, loyihani bеrilgan muddatlarda o‘tkazish kеrak. Hatto uzoq muddatli tеstlash davridan kеyin qo‘shimcha sinovlar yangi xatoliklarni aniqlashi mumkin. Dasturiy ta’minot 100