sun’iy intellekt texnologiyalari fani, fuzzy systems modeli

DOCX 7 sahifa 255,3 KB Bepul yuklash

7 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 255,3 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 7

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 7

amaliy matematika fakultetimirzo ulug`bek nomidagi o`zbekiston milliy universiteti jizzax filiali “kompyuter ilmlari va dasturlash texnologiyalari” yo`nalishi: 471_22- guruh pythonda sun’iy intellekt texnologiyalari fanidan 4-topshiriq bajardi: aliyeva rayhona. tekshirdi: tojiyev alisher. jizzax 2025 umumiy topshiriq(5 ball) sizga kiruvchi parametrlar sifatida harorat(t – °c) va namlik(n 0-100%) beriladi. ushbu ikkita ko‘rsatkichga qarab, ob-havo holatini (masalan: “juda sovuq”, “sovuq”, “salqin”, “iliq”, “issiq”, “juda issiq”) matn ko‘rinishida tavsiflaydigan noravshan sun’iy intellekt modeli (fuzzy system) tuzing. talablar: 1. quyidagi kutubxonalarni chaqiring: numpy, skfuzzy 2. kirish o‘zgaruvchilarini aniqlang: harorat: -50°c dan 50°c gacha. namlik: 0% dan 100% gacha. 3. chiquvchi tavsif quyidagilardan iborat bo‘lishi mumkin: “juda sovuq”, “sovuq”, “salqin”, “iliq”, “issiq”, “juda issiq” 4. quyidagi qoidalarni (rules) yozing: agar harorat juda past va namlik yuqori bo‘lsa → juda sovuq agar harorat past va namlik past bo‘lsa → sovuq agar harorat o‘rtacha bo‘lsa → salqin yoki iliq agar harorat yuqori va namlik past bo‘lsa → issiq agar …

2 / 7

5]) harorat['yuqori'] = fuzz.trimf(harorat.universe, [20, 30, 40]) harorat['juda_yuqori'] = fuzz.trimf(harorat.universe, [35, 50, 50]) namlik['past'] = fuzz.trimf(namlik.universe, [0, 0, 40]) namlik['orta'] = fuzz.trimf(namlik.universe, [30, 50, 70]) namlik['yuqori'] = fuzz.trimf(namlik.universe, [60, 100, 100]) ob_havo['juda_sovuq'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [0, 0, 1]) ob_havo['sovuq'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [0, 1, 2]) ob_havo['salqin'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [1, 2, 3]) ob_havo['iliq'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [2, 3, 4]) ob_havo['issiq'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [3, 4, 5]) ob_havo['juda_issiq'] = fuzz.trimf(ob_havo.universe, [4, 5, 5]) q1 = boshqaruv.rule(harorat['juda_past'] & namlik['yuqori'], ob_havo['juda_sovuq']) q2 = boshqaruv.rule(harorat['past'] & namlik['past'], ob_havo['sovuq']) q3 = boshqaruv.rule(harorat['orta'], ob_havo['salqin']) q4 = boshqaruv.rule(harorat['orta'], ob_havo['iliq']) q5 = boshqaruv.rule(harorat['yuqori'] & namlik['past'], ob_havo['issiq']) q6 = boshqaruv.rule(harorat['juda_yuqori'], ob_havo['juda_issiq']) tizim = boshqaruv.controlsystem([q1, q2, q3, q4, q5, q6]) ob_havo = boshqaruv.controlsystemsimulation(tizim) t = float(input("haroratni kiriting (°c, masalan 25): ")) n = float(input("namlikni kiriting (% masalan 60): ")) ob_havo.input['harorat'] = t ob_havo.input['namlik'] = n ob_havo.compute() chiqish = ob_havo.output['ob_havo'] if chiqish <= 0.5: print("tavsif: juda sovuq") elif chiqish <= 1.5: print("tavsif: sovuq") elif chiqish <= …

3 / 7

50 gacha, namlik esa 0 dan 100 gacha qiymatlarni qabul qiladi. bu qiymatlar lingvistik atamalarga ajratilgan, masalan, juda past, past, o‘rta, yuqori kabi. harorat va namlikga oid bu qiymatlar fuzz.trimf funksiyasi yordamida uchburchak a’zolik funksiyalari orqali aniqlangan. model natijasini ifodalovchi chiqish o‘zgaruvchisi esa consequent turida yaratilgan. bu ob-havo holatini baholaydi. masalan, juda sovuq, sovuq, iliq, issiq va juda issiq kabi qiymatlar bilan ifodalangan. qoidalarning o‘zi rule obyektlari yordamida yozilgan. bu qoidalarga ko‘ra, masalan, agar harorat juda past va namlik yuqori bo‘lsa, ob-havo juda sovuq deb baholanadi. shunday tarzda bir nechta qoida yozilgan. barcha qoidalar controlsystem obyektiga birlashtiriladi va undan controlsystemsimulation obyektini hosil qilib, foydalanuvchidan kiritilgan qiymatlar asosida hisoblash amalga oshiriladi. foydalanuvchidan harorat va namlik qiymatlari input() funksiyasi orqali olinadi. kiritilgan qiymatlar input metodlari orqali simulyatsiyaga uzatiladi. compute() funksiyasi orqali esa tizim hisob-kitobni bajaradi va output orqali chiqish qiymati olinadi. hisoblangan chiqish qiymati raqamli ko‘rinishda bo‘lib, uni ifodaviy matnga aylantirish orqali …

4 / 7

$i ob_havo_holati = ctrl.antecedent(np.arange(0, 101, 1), 'ob_havo_holati') # ob-havo holati tezlik = ctrl.consequent(np.arange(0, 101, 1), 'tezlik') yol_holati['quruq'] = fuzz.trimf(yol_holati.universe, [0, 0, 100]) yol_holati['nam'] = fuzz.trimf(yol_holati.universe, [0, 50, 100]) yol_holati['sirpanchiq'] = fuzz.trimf(yol_holati.universe, [0, 0, 100]) ob_havo_holati['ochiq'] = fuzz.trimf(ob_havo_holati.universe, [0, 0, 100]) ob_havo_holati['yomgirli'] = fuzz.trimf(ob_havo_holati.universe, [0, 50, 100]) ob_havo_holati['tumanli'] = fuzz.trimf(ob_havo_holati.universe, [0, 0, 100]) tezlik['sekin'] = fuzz.trimf(tezlik.universe, [0, 0, 50]) tezlik['o_rta'] = fuzz.trimf(tezlik.universe, [0, 50, 100]) tezlik['tez'] = fuzz.trimf(tezlik.universe, [50, 100, 100]) qoidalar1 = ctrl.rule(yol_holati['sirpanchiq'] & ob_havo_holati['tumanli'], tezlik['sekin']) qoidalar2 = ctrl.rule(yol_holati['nam'] & ob_havo_holati['yomgirli'], tezlik['o_rta']) qoidalar3 = ctrl.rule(yol_holati['quruq'] & ob_havo_holati['ochiq'], tezlik['tez']) qoidalar4 = ctrl.rule(yol_holati['nam'] & ob_havo_holati['ochiq'], tezlik['o_rta']) qoidalar5 = ctrl.rule(yol_holati['quruq'] & ob_havo_holati['tumanli'], tezlik['o_rta']) qoidalar6 = ctrl.rule(yol_holati['sirpanchiq'] & ob_havo_holati['yomgirli'], tezlik['sekin']) tezlik_nazorat = ctrl.controlsystem([qoidalar1, qoidalar2, qoidalar3, qoidalar4, qoidalar5, qoidalar6]) tezlik_simulyatsiya = ctrl.controlsystemsimulation(tezlik_nazorat) yol_holati_input = 80 ob_havo_holati_input = 70 tezlik_simulyatsiya.input['yo_l_holati'] = yol_holati_input tezlik_simulyatsiya.input['ob_havo_holati'] = ob_havo_holati_input tezlik_simulyatsiya.compute() print(f"tavsiya etilgan tezlik: {tezlik_simulyatsiya.output['tezlik']} km/h") yol_holati.view() ob_havo_holati.view() tezlik.view() image2.png image3.png image4.png image1.png$

5 / 7

sun’iy intellekt texnologiyalari fani, fuzzy systems modeli - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 7 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"sun’iy intellekt texnologiyalari fani, fuzzy systems modeli" haqida

amaliy matematika fakultetimirzo ulug`bek nomidagi o`zbekiston milliy universiteti jizzax filiali “kompyuter ilmlari va dasturlash texnologiyalari” yo`nalishi: 471_22- guruh pythonda sun’iy intellekt texnologiyalari fanidan 4-topshiriq bajardi: aliyeva rayhona. tekshirdi: tojiyev alisher. jizzax 2025 umumiy topshiriq(5 ball) sizga kiruvchi parametrlar sifatida harorat(t – °c) va namlik(n 0-100%) beriladi. ushbu ikkita ko‘rsatkichga qarab, ob-havo holatini (masalan: “juda sovuq”, “sovuq”, “salqin”, “iliq”, “issiq”, “juda issiq”) matn ko‘rinishida tavsiflaydigan noravshan sun’iy intellekt modeli (fuzzy system) tuzing. talablar: 1. quyidagi kutubxonalarni chaqiring: numpy, skfuzzy 2. kirish o‘zgaruvchilarini aniqlang: harorat: -50°c dan 50°c gacha. namlik: 0% dan 100% gacha. 3. chiquvchi tavs...

Bu fayl DOCX formatida 7 sahifadan iborat (255,3 KB). "sun’iy intellekt texnologiyalari fani, fuzzy systems modeli"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: sun’iy intellekt texnologiyalar… DOCX 7 sahifa Bepul yuklash Telegram