TRIKOTAJ NUQSONLARINI ANIQLASHDA KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLARI (CNN), QO‘LLAB-QUVVATLOVCHI MASHINA (SVM) VA “RANDOM FOREST” ALGORITMLARINING SOLISHTIRMA TAHLILI

Sherzod Qorabayev, Xusanxon Bobojanov, Jahongir Soloxiddinov, Sherzod Djurayev

Research Focus · 2025-yil

Annotatsiya

ushbu tadqiqot trikotaj matolaridagi nuqsonlarni aniqlash uchun Konvolyutsion Neyron Tarmoqlari (CNN), Qo‘llab-quvvatlovchi Mashina (SVM) va Random Forest algoritmlarining samaradorligini solishtirmalı tahli qilishga bag‘ishlangan. 5000 ta tasvirdan iborat ma’lumotlar to‘plamida o‘tkazilgan eksperimentlar natijasida CNN modeli 96.8% aniqlik, SVM 89.3% va Random Forest 91.2% natijalarni ko‘rsatgan. Tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, yuqori aniqlik talab qilingan vaziyatlarda CNN, hisoblash resurslari cheklangan bo‘lganda esa Random Forest afzalroq hisoblanadi. Ushbu natijalar trikotaj sanoati uchun avtomatlashtirilgan sifat nazorati tizimlarini loyihalashda amaliy ahamiyatga ega.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarSherzod Qorabayev, Xusanxon Bobojanov, Jahongir Soloxiddinov, Sherzod Djurayev
JurnalResearch Focus
Nashr sanasi2025-11-05
Jild4
Son10
Betlar20-25
TilIngliz

Kalit so‘zlar

trikotaj nuqsonlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari, qo‘llab-quvvatlovchi mashina, random forest, tasvir tahlili, sifat nazorati

Ilmiy soha

Research Focus jurnalidan boshqa maqolalar

Research Focus — barcha maqolalar