title: Foydalanilgan adabiyotlar
text: Foydalanilgan adabiyotlar
  1.
  Emary E. Zawbaa H. Hassanien A. Binary ant lion approaches for feature selection //
  Neurocomputing. 2016 vol: 213, рр.54-65.
  2.
  Jović, A., Brkić, K. & Bogunović, N. A review of feature selection methods with
  applications//38th International Convention on Information and Communication Technology,
  Electronics and Microelectronics, MIPRO 2015 - Proceedings (2015), pp.1200-1205.
  3.
  Liu, C., Wang, W., Zhao, Q., Shen, X. & Konan, M. A new feature selection method based
  on a validity index of feature subset. Pattern Recognition Letters 92, (2017), рр.1-8.
  Namangan Institute of Engineering and Technology
  nammti.uz
  10.25.2023
  Pg.492
  MATNLI MA’LUMOTLARNI KLETKALI AVTOMATLAR ASOSIDA TANIB OLISH ALGORITMI
  B.B.Umarova
  Namangan muhandislik-texnologiya instituti
  Annotatsiya. Matnli ma’lumotlarni tanib olish masalasi sunъiy intellekt masalalari 492ptic492
  etakchi o’rinlardan birini egallaydi. Matnlarni tanib olish bu komp`yuterning qog’oz hujjatlar, olingan
  suratlar, sensorli ekranlar yoki boshqa qurilmalar singari manbalar orqali kiritilgan aniq matnli
  ma’lumotni qabul qilish va uni izohlash qobiliyatidir. Matnli ma’lumot joylashgan tasvirdan tanib
  olish jarayoni ofline tanib olish deyiladi. Bunda tasvir ko’pincha 492ptic skanerlar orqali kiritiladi.
  Harakat dinamikasidan tanib olish esa online tanib olish deyiladi. Bu holda sensorli ekranlardan
  foydalaniladi. Quyida asosan ofline tanib olish jarayoni haqida so’z ketadi.
  Kalit so’zlar. Matnlarni tanib olish, XADARA loyihasi, Segmentatsiyalash, Belgilarni ajratib
  olish, Tanib olish, Belgilar vektori, ZIP kodlar, harfiy ma’lumotlar.
  Matnlarni tanib olish tasvirlarga ishlov berish va namunalarni tanib olish sohasida eng faol va
  etakchi bo'limlardan biri hisoblanadi. Bu sohada erishilgan yutuqlardan katta hajmli Matnlardan
  ma’lumotlarni qidirish, ularga o'zgartirishlar kiritish, o'qilishi va tahrirlanishi oson holatga o'tkazish,
  ichida qo'lda yozilgan ma’lumotlar bor hujjatlarni tahrirlash kabi ishlarda unumli foydalanish
  mumkin. Matnlarni tanib olish masalasi dunyoning ko'plab tillari uchun biron bir darajada hal
  etilgan. Biz o'z ishimizda asosiy eъtiborni o'zbek tilidagi Matnlarni tanib oluvchi tizim yaratish
  masalasiga qaratdik.
  Matnlarni tanib olish ishi bilan shug'ullanuvchi faol olimlar jamiyati mavjud. Bu sohadagi eng
  katta kengashlardan biri bu “Qo'lyozmalarni tanib olish miqyosidagi xalqaro konferentsiya”
  (International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)) dir. U juft yillarda
  bo'ladi. Yana bir konferentsiya “Hujjatlarni tahlil qilish va tanib olish bo'yicha xalqaro konferentsiya”
  toq yillarda bo'lib o'tadi.
  Matnlarni tanib olish bo'yicha qilingan ishlardan e’tiborga sazovorlaridan biri 2000 yilda R.
  Plamodon va S.N. Srixari tomonidan qilingan [1]. Dunyoda birinchi bo'lib Srixari hamkasblari bilan
  birgalikda qo'lda yozilgan manzillarni tanib oluvchi tizimni yaratdi [2]. Bu tizim Matn ma’lumotni
  oldin segmentlarga ajratib, raqamlar va harflarni alohida o'qib olar edi. Keyin esa raqamlarni
  ma’lumotlar bazasidagi ZIP kodlar bilan, harfiy ma’lumotlarni esa mintaqalar nomi bilan solishtiradi
  va eng katta ehtimolikka ega natijalarni qaytaradi.
  2014 yilda Germaniyaning Braunsveyg institutida ishlab chiqilgan XADARA loyihasi [3] ham
  eъtiborga molikdir. XADARA arab tilidagi qadimiy qo'lyozma matnlar bilan ishlaydigan yarim-
  avtomatik dasturlar tizimi. XADARA loyihasi ijrochilari signallarni qayta ishlash, kompyuter ilmlari,
  tarix fani hamda tilshunoslik fanlari bo'yicha olimlar jamoasidan tashkil topgan. X XADARA tizimining
  tub mohiyati elektronlashtirish va ma’lumot qidirish ishlarini tashkil etish orqali qadimiy manbalar
  ustida ishlashni osonlashtiruvchi "uskunalar" tizimidir. Bu tizim nafaqat kutubxonachilar uchun,
  balki tarix sohasi vakillari uchu ham nihoyatda foydalidir. Chunki ular bu orqali arab yozuvi tarixi va
  xususiyatlarini tahlil etish doirasini kengaytiradilar.
  Matnlarni tanib olish masalasini hal qilishda muammo bir necha qismlarga bo'linadi. Bunda
  avvalo tasvir sifatini oshirishga katta eъtibor beriladi. Bu jarayon dastlabki ishlov berish deyiladi. Bu
  fazada binarizatsiya, ingichkalashtirish va adaptatsiya kabi amallar bajariladi. Keyin segmentatsiya
  amalga oshiriladi. Ajratilgan segmentlardan belgilar ajratib olinadi. So'ngra ajratib olingan belgilarga
  ko'ra ma’lumotlar bazasidagi etalonlar bilan solishtirish amalga oshiriladi. Bunda neyron to'rlari, K-
  |