(untitled) (ZAMONAVIY TARAQQIYOT VA FAN: 21-ASR YONDASHUVLARI, 2026)
Mazkur maqolada ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish va tasvirlarni tanib olish masalalarida qo‘llaniladigan belgilar fazosini optimallashtirish muammosi ko‘rib chiqiladi. Yuqori o‘lchamli belgilar to‘plami klassifikatsiya jarayonining murakkabligini oshirishi hamda hisoblash resurslari sarfini ko‘paytirishi sababli samarali belgilar tanlash algoritmlarini ishlab chiqish dolzarb hisoblanadi. Tadqiqotda qismiy pretsedentlik tamoyiliga asoslangan holda informativ belgilar qism to‘plamini shakllantirish algoritmi taklif etiladi. Ushbu yondashuv obyektlar o‘rtasidagi qismiy ustunlik munosabatlarini aniqlash orqali ortiqcha va kam ahamiyatli belgilarni kamaytirishga imkon beradi. Taklif etilgan algoritm belgilar orasidagi bog‘liqlikni tahlil qilish, pretsedentlar asosida baholash hamda optimal qism to‘plamni tanlash bosqichlarini o‘z ichiga oladi. Mazkur usul timsollarni tanib olish, biometrik identifikatsiya, tasvirlarni qayta ishlash va intellektual qaror qabul qilish tizimlarida qo‘llanishi mumkin.