GEOLOGIYADA ANIQ REAL VAQT REJIMIDA KUZATISH: MA'LUMOTLARGA ASOSLANGAN YONDASHUV
Kalit so'zlar
https://doi.org/10.47390/ts-v3i10y2025No3Kalit so'zlar
Real vaqt rejimida kuzatish, geologik monitoring, ma'lumotlarga asoslangan tizim, mashinali oqitish, Big Data.Annotasiya
Yer osti muhitida tunnel qazuvchilar yoki robotlar kabi mashinalarning holatini aniq kuzatish katta qiyinchilik tug'diradi. Standart GPS bu muhitlarda ishlamay qoladi va inertsial navigatsiya qurilmalari kabi sensor tizimlari esa vaqt o'tishi bilan joylashish xatolarini to'playdi. Maqolada ushbu muammoga “Big Data”ga asoslangan yechim taqdim etiladi. Bizning tizimimizning yadrosi bu ulkan, real vaqtda sensor ma'lumotlar to'plamlarini birlashtirgan kuchli ma'lumotlarni qayta ishlash tizimidir. Mashinali o'qitish (Machine learning) modelidan foydalanib, biz harakat sensorlaridagi siljishni to'g'irlaymiz va bu juda aniq, real vaqtda geologik joylashishni aniqlash imkonini beradi.
Manbalar
1. Kaplan, E. D., & Hegarty, C. J. (Eds.). (2017). Understanding GPS/GNSS: principles and applications. Artech house.
2. Улжаев, Э., Убайдуллаев, У., & Хонтураев, С. (2025). ТЕХНОЛОГИИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ С ПОМОЩЬЮ ДРОНОВ. Techscience. uz-Texnika fanlarining dolzarb masalalari, 3(5), 25-29.
3. Groves, P. D. (2013). Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. Artech house.
4. Хонтураев, С. (2025). ПРИМЕНЕНИЕ ДРОНОВ В СОВРЕМЕННОЙ ГЕОПРОСТРАНСТВЕННОЙ КАРТОГРАФИИ. Techscience. uz-Texnika fanlarining dolzarb masalalari, 3(4), 29-32.
5. Julier, S. J., & Uhlmann, J. K. (2004). "Unscented filtering and nonlinear estimation." Proceedings of the IEEE, 92(3), 401-422.
6. Khalilov, D., Bozorova, S., Khonturaev, S., Khoitkulov, A., Sotvoldieva, D., & Toshmatov, S. (2024). Self-learning system and methods of selection of weight coefficients of neural network. In E3S Web of Conferences (Vol. 508, p. 04011). EDP Sciences.


