SUNʼIY INTELLEKTNI TALQIN QILISH VA QAROR QABUL QILISH: NORAVSHAN FIKRLASH TIZIMLARINI HISOBLASH MODELLARINI CHUQUR O‘RGANISH

SUNʼIY INTELLEKTNI TALQIN QILISH VA QAROR QABUL QILISH: NORAVSHAN FIKRLASH TIZIMLARINI HISOBLASH MODELLARINI CHUQUR O‘RGANISH

Авторы

  • Primova X.A Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali professori
  • Vaydullayeva M.F Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti tayanch doktoranti

Ключевые слова:

noaniq fikrlash tizimlari, SI-sun’iy intellekt, Gauss tegishlilik funksiyalari, Fuzzy C-means clustering –FCM, noravshan, tegishlilik funksiyasi, noravshan fikrlash tizimlari

Аннотация

В статье утверждается, что достижения в области систем
нечеткого мышления в здравоохранении имеют решающее значение для анализа
сложных данных пациентов, требуя инновационных методологий, сочетающих в себе
интерпретационные возможности искусственного интеллекта и надежное разрешение
присущей им неопределенности. Системы здравоохранения сталкиваются с проблемой
управления неопределенностью, присущей данным о пациентах, что требует сложных
инструментов принятия решений, таких как системы нечетких рассуждений (NFT), для
эффективного преодоления неопределенностей. Признавая сложность сценариев в
здравоохранении, прогресс в интерпретации SI в рамках NFT имеет решающее значение
по сравнению с традиционными методами.

Библиографические ссылки

Dunlop M., Schwartzstein R.M. Reducing Diagnostic Error in the Intensive Care Unit: Engaging Uncertainty When Teaching Clinical Reasoning // ATS Scholar. – 2020. – Vol. 1, No. 4. – P. 364–371. DOI: .

Wang F., Preininger A. AI in Health: State of the Art, Challenges, and Future Directions // Yearbook of Medical Informatics. – 2019. – Vol. 28, No. 1. – P. 16–26. DOI: .

Ahmed Z., Mohamed K., Zeeshan S., Dong X. Artificial Intelligence with Multi-Functional Machine Learning Platform Development for Better Healthcare and Precision Medicine // Database. – 2020. – Vol. 2020. – Article ba010. DOI: .

Zhang C., Oh S.-K., Fu Z., Pedrycz W. Design of Reinforced Hybrid Fuzzy Rule-Based Neural Networks Driven to Inhomogeneous Neurons and Tournament Selection // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2021. – Vol. 29, No. 11. – P. 3293–3307. DOI: .

Taloba A.I., Alanazi R., Elhadad A., Abozeid A., Shahin O.R., Abd El-Aziz R.M. A Framework for Secure Healthcare Data Management Using Blockchain Technology // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2021. – Vol. 12, No. 12.

Abd El-Aziz R.M., Alanazi R., Shahin O.R., Elhadad A., Abozeid A., Taloba A.I., Alshalabi R. An Effective Data Science Technique for IoT-Assisted Healthcare Monitoring System with a Rapid Adoption of Cloud Computing // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2022.

Taloba A.I., Alanazi R., Shahin O.R., Elhadad A., Abozeid A., Abd El-Aziz R.M. Machine Algorithm for Heartbeat Monitoring and Arrhythmia Detection Based on ECG Systems // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2021.

Hodge S.D.J. The Medical and Legal Implications of Artificial Intelligence in Health Care: An Area of Unsettled Law // Richmond Journal of Law & Technology. – 2022. – Vol. 28. – P. 405.

Dauphin S., Van Wolputte S., Jansen L., De Burghgraeve T., Buntinx F., van den Akker M. Using Liminality and Subjunctivity to Better Understand How Patients with Cancer Experience Uncertainty Throughout Their Illness Trajectory // Qualitative Health Research. – 2020. – Vol. 30, No. 3. – P. 356–365. DOI: .

Опубликован

2025-04-18

Как цитировать

Primova X.A, & Vaydullayeva M.F. (2025). SUNʼIY INTELLEKTNI TALQIN QILISH VA QAROR QABUL QILISH: NORAVSHAN FIKRLASH TIZIMLARINI HISOBLASH MODELLARINI CHUQUR O‘RGANISH. MANAGEMENT AND ECONOMICS SCIENTIFIC RESEARCH JOURNAL, 2(2), 49–56. извлечено от https://journals.timeedu.uz/index.php/mesr/article/view/355

Выпуск

Раздел

article

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

Loading...