İNSAN DİŞLƏRİNİN DİAQNOSTİKASININ AVTOMATLAŞDIRILMASI ÜÇÜN İDARƏETMƏ ALQORİTMİNİN İŞLƏNMƏSİ

Məqalənin məqsədi insanın dişlərində yarana biləcək xəstəliklərin növlərini müəyyənləşdirməklə, diaqnostika və qərar qəbuletmənin ekspert alqoritminin işlənməsidir. Qoyulan məqsədə əsasən, məqalənin tədqiqat məsələləri təyin edilmişdir. İlkin olaraq, insanın dişlərində yarana biləcək xəstəliklərin növlərinin təyini, onların yaranma səbəblərinin öyrənilməsi və verilənlər bazasının yaradılması məsələsi qoyulmuşdur. Məqsəddən irəli gələn, dişlərin digər xəstəliklərinin qrafik təsvirlərinin bazasının yaradılması, ağrı hissetmə mövqelərinin və məntiqi modelləşdirmə üsulu ilə diş xəstəliyinin avtomatlaşdırılmış diaqnostikasını və müalicəsini təmin edən alqoritmin işlənməsi məsələləri də qoyulmuşdur. İnsanın dişlərinin xəstəlik növləri haqqında məlumatlar toplanaraq, relyasion tipli verilənlər bazası yaradılmışdır. Verilənlər bazasında saxlanılan kariyes və kariyesin inkişafı nəticəsində yaranan diş xəstəliklərinin növləri, xassələri, onların yaranma səbəbləri və hər bir diş xəstəliyinin dərəcələrinə uyğun qeyri-səlis qiymətlər mənimsədilərək, diaqnostika prosesi məntiqi modelləşdirmə üsulu ilə təsvir edilmişdir. Dişlərin cari monitorinqinə əsaslanaraq, diş xəstəliyinin dəqiq seçilməsi üçün qeyri-səlis produksiya qaydası ilə alqoritm işlənmişdir. Pasiyentin kariyes xəstəliyinin dərəcələrinə əsasən, məntiqi alqoritmlə bütün dişlərin cari vəziyyətinin sxematik təsviri verilmişdir ki, kariyes dərəcələrini (orta və dərin) daha dəqiq qiymətləndirmək və qərarqəbuletmə alqoritmini qurmaq mümkün olmuşdur. Hər bir kariyes diş xəstəliyinin dərəcələri frontal, üst və yan şəkildə təsvir olunaraq, insanın dişlərinin ağrı hissetmə sahələrinin, mövqelərinin quruluşu və yarana biləcək xəstəliklərin növlərinin, onların görünüşlərinin sxemi təklif edilmişdir. Kariyes xəstəliyinin dərəcələrinə görə diaqnostikası əsasında bu xəstəliklərin müalicəsi üsulları seçilmişdir.

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРОАКТИВНОГО МОНИТОРИНГА КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ

В статье предлагается метод для интеллектуального проактивного мониторинга компьютерных сетей (КС). Для обеспечения проактивности мониторинга КС предлагается использовать методы искусственного интеллекта, в частности глубокого обучения (ГО). Традиционные системы мониторинга в основном не имеют функции проактивного мониторинга. Несмотря на то, что сегодня в КС имеются достаточные вычислительные мощности, полосы пропускания и объемы памяти, все же идентификация важных событий среди огромных объемов данных мониторинга остается проблемой. Следовательно, несвоевременное обнаружение проблем КС может привести к перебоям в работе сети, предоставлении сетевых услуг и снижению безопасности КС. В отличие от традиционного мониторинга, интеллектуальный проактивный мониторинг может предоставлять больше информации о состоянии КС. Проактивность мониторинга КС основывается на прогнозировании поведения сети. При этом одним из основных требований для интеллектуального проактивного мониторинга КС является точность прогнозов, которая характеризует способность метода прогнозирования. Для достижения точности прогнозов при проактивном мониторинге КС используется однородный ансамбль, который состоит из одинокого базового алгоритма обучения. В качестве базового алгоритма обучения используется модель LSTM (Long Short-Term Memory − LSTM). Для создания базовых моделей обучения ансамбля LSTM используется «Bagging»-алгоритм. Предложенный в этой работе метод позволит обеспечить относительно высокую точность прогнозирования проблем КС, следовательно, гарантировать достаточную эффективность системы проактивного мониторинга КС.

VULQARİZMLƏRİN MAŞIN TƏLİMİ ƏSASINDA AŞKARLANMASINA BİR YANAŞMA

Məqalədə veb-kontentlərdə vulqarizmlərin maşın təlimi əsasında aşkarlanması üçün bir yanaşma işlənmişdir. Veb-səhifələrdə zərərli məzmun daşıyan kontentlərin sayının artması zərərli məzmundan qorunma məsələsini aktuallaşdırır. İstifadəçilərin, əsasən də uşaq və yeniyetmələrin İnternetdə vulqarizmlərlə (qeyri-etik danışıq, jarqon ifadə, söyüş, təhqir və s.) qarşılaşması onların psixologiyasına öz mənfi təsirini göstərir. Həm onlayn mediada, həm də sosial mediada (Twitter və Facebook və s.) vulqar söz, söz birləşməsi və ifadələrin aşkarlanması üçün daha etibarlı avtomatik mətn aşkarlama metodlarının inkişaf etdirilməsi bu problemin həlli üçün çox böyük əhəmiyyət daşıyır. Təqdim olunan məqalədə N-grams+TF-IDF əlamətlərindən istifadə etməklə vulqarizmlərin aşkarlanması üçün yanaşma təklif edilmişdir. Burada əvvəlcədən məlum olan vulqar sözlərə N-gram+TF-IDF əsaslı əlamətlərin çıxarılması üsulu tətbiq olunaraq ədədi vektorlar generasiya olunmuşdur. Generasiya edilmiş ədədi vektor Naive Bayes alqoritmlərinin girişinə ötürülmüşdür. Müxtəlif əlamətlərdən istifadə etməklə aparılan eksperimentlərin nəticəsində unigram+TF-IDF əlamətləri əsasında klassifikasiya daha üstün nəticələr vermişdir. Vulqarizmlərin aşkarlanması üçün təklif edilən bu yanaşma uşaq və yeniyetmələrin danışıq mədəniyyətinin və insanlarla ünsiyyətinin formalaşmasında əhəmiyyətlidir. Bu yanaşma uşaqların İnternetdən əldə edilən zərərli məzmundan qorunmasında faydalıdır və uşaq təhlükəsizlik mərkəzlərində, təhsil sistemində istifadə edilə bilər.

VİDEOTƏSVİRLƏRİN ANALİZİ ƏSASINDA SOSİAL MÜNASİBƏTLƏRİN AŞKARLANMASI ÜÇÜN YANAŞMA

E-dövlətin səmərəli idarə olunması, ölkədə sosial-iqtisadi inkişafın və sabitliyin təmini üçün cəmiyyətdə sosial münasibətlərin aşkarlanması və analizi vacib məsələlərdəndir. Sosial münasibətlərin analizi cəmiyyətdə baş verən prosesləri və mövcud sosial problemləri daha aydın şəkildə görməyə imkan yaradır. Videotəsvirlərin intellektual analizi nəticəsində insanları və obyektləri tanımaq, hadisələri və sosial münasibətləri müəyyən etmək üçün bəzi mövcud metod və yanaşmaların araşdırılması tədqiqat obyektinin əsasını təşkil edir. İctimai yerlərdə vətəndaşların davranışlarını müşahidə etməklə sosial münasibətləri aşkarlamaq və baş verə biləcək anomal hadisələri proqnozlaşdırmaq çox mürəkkəb prosesdir. Məqalədə videomüşahidə sistemləri vasitəsilə əldə olunan təsvirlərdən istifadə etməklə obyektlərin və hadisələrin analizində bəzi mövcud yanaşmalar araşdırılmış, videotəsvirlərin intellektual analizi əsasında sosial münasibətlərin aşkarlanması üçün yeni yanaşma təklif olunmuş, intellektual videomüşahidə sistemlərinin ümumi arxitektur sxemi işlənmişdir. Videomüşahidə kameraları ilə əldə olunan videotəsvirlərin analizi üçün mərhələli həll yolu təklif olunmuşdur. Tədqiqatda əldə edilən nəticələr e-dövlətin daha səmərəli idarə olunması, sosial-iqtisadi proseslərin proqnozlaşdırılması, vətəndaşların təhlükəsizliyinin təmini və bir çox sahələrdə istifadə oluna bilər.

TƏDQİQATLARIN AVTOMATLAŞDIRILMIŞ VAHİD İNFORMASİYA SİSTEMİNİN İŞLƏNMƏSİNİN KONSEPTUAL MODELİ

Məqalə tədqiqatların avtomatlaşdırılmış vahid informasiya sisteminin (İS-in) işlənməsinin konseptual məsələlərinə həsr olunmuşdur. İnformasiya ehtiyatlarının təsnifatı, keyfiyyət göstəriciləri göstərilmiş, e-elm mühitində elmin idarə olunması üçün vahid İS-in yaradılmasının zəruriliyi vurğulanmışdır. Elmi tədqiqat nəticələrinin inteqrasiyası əsasında qurulmuş Cari Tədqiqat İS-in (ing. Current Research Information Systems, CRIS) əsas iş prinsipləri, funksional imkanları, arxitekturası haqqında məlumat verilmiş, bu tipli sistemlərin yaradılmasında Norveç, Böyük Britaniya və Rusiya təcrübəsi araşdırılmışdır. Layihələrin oxşar və fərqli xüsusiyyətləri, yaradılması üçün görülmüş işlər haqqında məlumat verilmişdir. Beynəlxalq təcrübənin araşdırılması nəticəsində ölkəmizdə analoji sistemin yaradılmasının zəruriliyi vurğulanmış, təklif olunan sistemin konseptual modeli işlənmişdir. Sistemdə informasiya axınları, məlumatların əlaqələndirilməsi sxemi və yaradılmasında mövcud problemlər diqqətə çatdırılmışdır. Göstərilmişdir ki, sistem elmi fəaliyyətin qiymətləndirilməsi və elmin idarə olunması məsələlərinin həllinə dəstək verəcək, idarəetmədə operativliyi, dəqiqliyi, şəffaflığı artıracaq, mütərəqqi və keyfiyyətli idarəçiliyə səbəb olacaqdır.

PYTHON MÜHİTİNDƏ K-MEANS, K-MEANS++ VƏ MİNİ BATCH K-MEANS ALQORİTMLƏRİNİN MÜQAYİSƏLİ ANALİZİ

Məqalədə k-means alqortitmi və onun modifikasiyalarının Python mühitində müxtəlif ölçülü verilənlərə tətbiqi məsələlərinə baxılır. Eyni zamanda ənənəvi k-means klasterləşdirmə alqoritmi və onun modifikasıyalarının mövcud vəziyyəti, imkanları, çatışmazlıqları, meydana çıxan problemlər tədqiq edilmiş və onların həlli üçün təkliflər verilmişdir. k-means++ alqoritmi vasitəsilə ənənəvi k-means metodunun başlanğıc mərkəzlərin təsadüfi seçilməsi çatışmazlığı aradan qaldırılmışdır. Mini batch k-means alqoritmi vasitəsilə böyük verilənlər paketlərə bölünməklə analiz edilmişdir ki, bu da böyük həcmli, kompleks verilənlərin analiz prosesini sürətləndirmişdir. Verilənlərin klasterləşdirilməsi zamanı ölçünün azaldılması və klasterlərin optimal sayının tapılması üçün hibrid PCA və elbow metodu təklif edilmişdir. Bu yanaşmanın effektivliyinin qiymətləndirilməsi üçün alqoritmlər müxtəlif ölçülü bir neçə verilənlər çoxluğu üzərində sınaqdan keçirilmişdir. Alqoritmlərin effektivliyinin qiymətləndirilməsi üçün siluet və Devis-Boldin indekslərindən istifadə edilmişdir. Eksperimentin nəticəsi göstərmişdir ki, təklif olunan yanaşma böyük ölçülü verilənlərin klasterləşdirilməsində daha effektivdir. Təklif edilən hibrid PCA və elbow metodu irihəcmli, çoxölçülü verilənlərin emal prosesində böyük hesablama resursları tələb edən məsələlərin həllinə yeni imkanlar yaradır.

SƏNAYE İDARƏETMƏ SİSTEMLƏRİNDƏ KİBERTƏHLÜKƏSİZLİK PROBLEMLƏRİNİN ANALİZİ

Sənaye idarəetmə sistemləri (SİS) elektrik istehsalı və təchizatı, içməli su təchizatı, neft və neft-kimya, nüvə enerjisi, nəqliyyat sistemləri, dəmir yolu və metro sistemlərində idarəetmə və monitorinq üçün geniş istifadə olunurlar. Onlar bu kritik milli infrastrukturlarda əməliyyatların beyni və onurğa sütunudur. Kritik infrastrukturların işinin pozulması cəmiyyətə sürətlə və getdikcə kəskinləşən təsir göstərə bilər və bu təsiri kritik infrastrukturlar arasında yüksək dərəcədə qarşılıqlı asılılıq daha da ağırlaşdırır. 2009-cu ildə aşkarlanmış Stuxnet zərərli proqramı SİS kibertəhlükəsizliyinin reallığını və ciddiliyini göstərdi. Industry 4.0 konsepsiyasının geniş tətbiqi ilə əlaqədar SİS-lərin kibertəhlükəsizliyi xüsusi aktuallıq kəsb edir. Məqalədə SİS-lərin mahiyyəti və komponentləri barədə qısa məlumat verilir və onların kibertəhlükəsizliyinin müasir vəziyyətinin qısa analizi aparılır. SİS-lərin kibertəhlükəsizliyinin qiymətləndirilməsi üzrə tədqiqatlar risklərin idarə edilməsi, zərərli proqram təminatının aşkarlanması və analizi metodları, kibertəhlükəsizliyin monitorinqi üçün honeynet texnologiyaları və test stendlərinin yaradılması istiqamətləri üzrə analiz edilir və hər bir istiqamət üzrə açıq tədqiqat problemləri göstərilir. Əsas tədqiqat metodları modelləşdirmə, müqayisəli və təsviri metodlar, analogiya, analiz və sintez metodlarıdır; əsas tədqiqat yanaşmaları sistemli, kompleks və situativ yanaşmadır. Alınmış nəticələrin ölkədə SİS-lərin kibertəhlükəsizliyi infrastrukturunun formalaşdırılması və inkişafında, SİS kibertəhlükəsizliyi sahəsində elmi tədqiqatların təkmilləşdirilməsi və milli informasiya təhlükəsizliyi üzrə tədbirlər kompleksinin işlənməsində və praktiki reallaşdırılmasında faydalı olacağı gözlənilir.

QEYRİ-SƏLİS MƏNTİQ ƏSASINDA ELEKTRİK ENERJİSİ İSTEHSALININ PROQNOZLAŞDIRILMASI

Elektrik enerjisi istehsalının proqnozlaşdırılması probleminin həlli üçün invariant qeyri-səlis zaman sıraları modeli və qeyri-səlis implikasiyalar istifadə olunmaqla təklif olunan metodda alınan proqnoz dəqiqliyi müasir dövrün tələblərinə cavab vermir. Eyni zamanda proqnoz nəticələrinin alınması və qeyri-səlis münasibətlər matrisinin formalaşdırılması üçün istifadə olunan qeyri-səlis implikasiyalar ilə bağlı aparılan əməliyyatlarda da mürəkkəb hesablamalardan istifadə olunur. Məqalədə qeyri-səlis zaman sıraları əsasında universal çoxluğun müxtəlif sayda bərabər uzunluqlu intervallara bölünməsi ilə elektrik enerjisi istehsalının proqnozlaşdırılması probleminin həlli üçün sadə hesabi əməliyyatlar istifadə olunmaqla daha dəqiq proqnoz nəticələri almağa imkan verən yeni üsul təklif olunur. Təklif olunan üsulda proqnoz nəticələrinin hesablanmasını asanlaşdıran ortalaşdırılmış fərqlər metodundan istifadə olunur. Xronoloji verilənlərin bərabər uzunluğa malik müxtəlif saylı intervallara düşməsi ilə təyin olunan bu üsul həm universal çoxluğun bölgüsünün, həm də bununla bağlı linqvistik termlərin optimal sayının tapılmasının əsaslandırılması məqsədilə də istifadə oluna bilər. Təklif edilmiş üsul istifadə olunmaqla elektrik enerjisi istehsalının proqnoz nəticələri hesablanaraq, bu üsulun tətbiqinin səmərəliliyi əsaslandırılmışdır.

BIG DATA ERASINDA RƏQƏMSAL DEMOQRAFİYANIN FORMALAŞMASI XÜSUSİYYƏTLƏRİ

Məqalə big data inqilabı şəraitində rəqəmsal demoqrafiyanın formalaşması məsələlərinə həsr olunmuşdur. İnternetin və rəqəmsal texnologiyaların geniş yayılması demoqrafiya sahəsində yeni istiiqamətin – rəqəmsal demoqrafiyanın yaranmasına səbəb oldu. Rəqəmsal demoqrafiya İnternet şəbəkəsindəki rəqəmsal izlərin analizi yolu ilə demoqrafik prosesləri öyrənir. O, müasir dünyada baş verən sosial və demoqrafik proseslərin daha yaxşı başa düşülməsi və dərin tədqiqi üçün mobil telefon, sosial media və ya peyk məlumatları kimi yeni verilənlər mənbələrinin istifadəsinə imkan verir. Eyni zamanda rəqəmsal verilənlərin artan istifadəsi demoqrafiya elmini yeni bir verilən paradiqması ilə üz-üzə qoyur. Big data və ya verilənlər elmi (ing. data science) adlandırılan bu yeni paradiqmanın ziddiyyətli keçid xüsusiyyətləri rəqəmsal demoqrafiyanın formalaşmasına öz təsirini göstərir. Məqalədə böyük verilənlər paradiqmaları və onların demoqrafiya elminin inkişafındakı rolu tədqiq olunmuşdur. Böyük verilənlər inqilabının yaratdığı yeni verilənlər mənbələrinin demoqrafik prosesləri başa düşmək üçün təqdim etdiyi imkanlar və bu mənbələrin istifadəsilə bağlı yaranan problemlər araşdırılmışdır. Sonda Big data mühitində rəqəmsal demoqrafiyanın inkişaf perspektivləri nəzərdən keçirilmişdir.

AKUSTİK KÜY ÇİRKLƏNMƏSİ SƏVİYYƏSİNİN HESABLANMASINA AİD BİR YANAŞMA HAQQINDA

Formalaşmaqda olan “4-cü sənaye inqilabı” mühitində müəyyən bilik, təcrübə və ekoloji mədəniyyətə malik olan insanlar müxtəlif ekoloji problemlərin həlli istiqamətində fərdi və kollektiv qərarların qəbulunda daha aktiv iştirak edirlər. Bu problemlərdən biri də ətraf mühitin akustik küy çirklənməsidir. Bu gün bir çox vətəndaşları belə bir sual maraqlandıra bilər: yaşadığım, işlədiyim, oxuduğum, ümumiyyətlə, olduğum yerdə akustik küy çirklənməsi hansı səviyyədədir və standartlara cavab verirmi? Bu suala cavab vermək üçün bir çox beynəlxalq, milli standartlar və digər normativ sənədlər işlənmişdir. Lakin, bu sənədlər mürəkkəbdir, bahalı avadanlıqların istifadəsini tələb edir, yəni adi vətəndaşlar üçün əlçatmazdır. Digər tərəfdən, müasir mobil telefonların hesablama, rabitə və sensor funksiyaları vətəndaşlara müəyyən ərazinin küy göstəricilərini ölçmək və küy vəziyyətini qiymətləndirməyə imkan yaradır. Lakin, küy monitorinqini keçirmək üçün vətəndaşlara sadə və aydın metodikalar, təlimat və qaydalar lazımdır. Məqalədə minimal riyazi biliklərə malik vətəndaşların küy monitorinqi aparması üçün sadələşdirilmiş bir metodikanın işlənməsinə cəhd edilmişdir. Həmçinin, prosesin əyaniliyi üçün avtonəqliyyat küyünün (küçə küyünün) təhsil və elmi tədqiqat fəaliyyətinə ziyanlı təsirini qiymətləndirmək məqsədilə mobil telefonlarla ölçmə prosedurlarının aparılması və müxtəlif küy göstəricilərinin hesablanması üzrə bir sıra eksperimentlər həyata keçirilmişdir. Məqalənin hazırlanmasında ümumelmi metod və metodologiyalardan, o cümlədən analiz və sintez, müqayisə, ümumiləşdirmə, sistem yanaşma və s. istifadə edilmişdir. Tədqiqat nəticələrindən diskomfort küy zonalarının aşkarlanması üçün mobil telefonlarla akustik küy monitorinqinin aparılması məqsədilə istifadə etmək olar.