ARTICLE
2025 Vol 4 · No 10
UZ 2b572ea11b1b
TRIKOTAJ NUQSONLARINI ANIQLASHDA KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLARI (CNN), QO‘LLAB-QUVVATLOVCHI MASHINA (SVM) VA “RANDOM FOREST” ALGORITMLARINING SOLISHTIRMA TAHLILI
Research Focus International Scientific Journal, 4(10), 20–25 · ISSN 2181-3833
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.
Kalit so‘zlar
trikotaj nuqsonlarikonvolyutsion neyron tarmoqlariqo‘llab-quvvatlovchi mashinarandom foresttasvir tahlilisifat nazorati
Iqtibos keltirish
Qorabayev, Sherzod; Bobojanov, Xusanxon; Soloxiddinov, Jahongir; Djurayev, Sherzod (2025). TRIKOTAJ NUQSONLARINI ANIQLASHDA KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLARI (CNN), QO‘LLAB-QUVVATLOVCHI MASHINA (SVM) VA “RANDOM FOREST” ALGORITMLARINING SOLISHTIRMA TAHLILI. Research Focus International Scientific Journal, 4(10), 20–25. https://doi.org/10.66073/researchfocus.v4i10.1793