Mashinali oʻqitish texnologiyalarini co 2 yordamida ekstraksiyalash jarayonida qoʻllash djuraev Xayrullo Fayzievich

WWW.HUMOSCIENCE.COM
474 
Binary Decision Tree – bu strukturasi ketma-ket qaror qabul qilish jarayoniga 
asoslangan protsedura hisoblanadi. Bunda qaror qabul qilish boshlangʻich nuqta 
ildizdan (root) boshlanib, kerakli xususiyatlar (features) baholanib boradi va shu 
baholashdan soʻng daraxtning shoxlaridan birini tanlash singari kerakli tarmoq, yaʻni, 
yoʻnalish tanlanadi. Bu protsedura odatda izlanayotgan yakuniy nishonga yetguncha 
takrorlanadi. 
[4]
 
Masalan, berilgan ma’lumotlar toʻplami,
X = {x̅
1
, x̅
2
, … x̅
n
} , bu yerda x̅
i
∈ ℝ
m
boʻlsin. 
Har bir vektor (ma’lumotlar) m ta xususiyatdan iborat boʻlsa, ularning har biri shu 
xususiyat yoki chegara asosida tugun yaratish uchun nomzod hisoblanadi. (2-rasm). 
Oʻlchanayotgan xususiyat va chegaraga koʻra, daraxtning tuzilishi oʻzgaradi. 
Intuitiv ravishda ma’lumotlarni eng yaxshi ajratib turadigan xususiyatni tanlash zarur 
boʻladi. Boshqacha qilib aytganda, mukammal ajratuvchi xususiyat faqat shu tugunda 
mavjud boʻladi va keyingi ikkita tarmoq (shox) endi unga asoslanmaydi. Bu shartlar 
qaror qabul qilish daraxtning noaniqligi minimallashtirgan holda, oxirgi nishonga 
yaqinlashishini kafolatlaydi. 
[5]
 
Yuqoridagi jarayonda (1-rasm) shu algoritmni qoʻllab, boshlangʻich ikkilik qaror 
qilish daraxti tuzish mumkin. “CO
2
yordamida ekstraksiyalash jarayonining” asosiy 
xususiyatlaridan biri CO
2 
ning superkritik holatda boʻlishidir. Buning uchun kerakli 
chegaralar belgilab olinishi kerak. CO
2 
ning superkritik holatda boʻlish chegaralari 
Ha 
Yoʻq 
2-rasm. Ikkilik qaror qabul qilish daraxti 
 
Xususiyat (m) < t 

WWW.HUMOSCIENCE.COM
475 
P=7.38 MPa bosim va t=31°C harorat hisoblanadi. Binary Decision Tree (ikkilik qaror 
qabul qilish daraxti) esa quyidagicha tuziladi. (3-rasm). 
Shu boshlangʻich ikkilik qaror qilish daraxtini davom ettirish orqali butun 
jarayonning xususiyatlari va chegaralari ketma – ket tugunlarda (node) kiritib boriladi. 
Soʻnggi nishonni qanchalik aniq boʻlishi esa shu tugunlarda tekshirilayotgan 
xususiyatlarning ahamiyatiga va ularning soniga bogʻliq boʻladi. Tugunlarning soni 
ortib borishi bilan soʻnggi natijaning aniqligi oshib boradi. Ammo, kerakli soʻnggi 
natija tugunda tekshirilayotgan xususiyatga chambarchas bogʻliq boʻlib, birgina noaniq 
tugun qaror qabul qilishda umuman boshqa tarmoqqa (shoxga) oʻtib ketishga sabab 
boʻlishi mumkin. Tartiblangan strukturaga ega boʻlgan qaror qabul qilish daraxtini 
tuzish orqali ishlab chiqarishda bir qancha koʻzga tashlanmaydigan kerakli 
ma’lumotlarni aniqlash imkoni tugʻiladi. Ishlab chiqarish korxonalaridagi bir necha 
yillik ma’lumotlardan foydalanish va ularni Mashinali oʻqitish (Machine Learning) 
texnologiyalar yordamida saralab olish, qayta ishlash mukammal qaror qabul qilish 
daraxtini ishlab chiqishda muhim ahamiyat kasb etadi.
Bu algoritm yordamida, ishlab chiqarishdagi olinayotgan mahsulot soʻnggi 
bosqichda qanday holatda boʻlishini, uning foydalanishga yaroqli ekanligini, bozor 
talablariga javob berishini, mahsulotning sifat koʻrsatkichlarini va boshqa muhim 
koʻrsatkichlarni aniqlash mumkin. 
Ha 
3-rasm. CO
2
 ning superkritik holatdaligini aniqlash ikkilik qaror qabul 
qilish daraxti 
Ha 
Yoʻq 
Yoʻq 

Download 0,7 Mb.