Использование методов интеллектуального анализа данных при решении многих практических задач встречающихся в обществе, способствует развитию современных информационных систем.В условиях наличия большого объема информации неизвестного свойства, основными задачами интеллектуального анализа данных являются такие задачи как: определение скрытой закономерности, их класификация, прогнозирование, кластеризация, определение закономерности по признакам, формирование пространства информативных признаков, анализ объектов изучаемых процессов и оценка.На сегодняшний день, ограниченные возможности методов традиционного математического моделирования замедляют процесс обработки объемной информации, что явилось причиной использования методов и технологий интелектуального анализа информации.Разработка методов определения признаков в информативном признаковом пространстве и возникающие технологии интелектуального подсчета, основанные на эвристических подходах, и в особенности, на данном предлагаемом гибридном алгоритме, то есть двух невзаимосвязанных теориях: расчета оценок и алгоритма усечения лямда, считаются актуальными направлениями.В статье рассмотрена основная задача определения признаков. При этом решающее правило было сформированно в информативном признаковом пространстве.Решаюшое правило основано на голосовании за подконтрольный объект и подсчете оценок. Этот метод, базируемый на простом гибридном алгоритме, с одной стороны решает ключевые задачи определения признаков, а с другой формирует базу информативных признаков.С помощью предложенного выше гибридного алгоритма решаются практические задачи в сфере сельского хозяйства, промышленности, системы здравоохранения, и в целом, многие задачи общества такие как классификация, прогнозирование, кластеризация, определение своеобразной закономерности знаков, формирование базы информативных признаков, анализ и оценка объектов изучаемого процесса.

Жамиятда учрайдиган купгина амалий масалаларни ечишда маълумотларни интеллектуал тахлил килиш усулларидан фойдаланиш замонавий интеллектуал ахборот тизимларини ривожлантирилишига кумак булади.Катта хажмдаги, номаълум хусусиятларга эга булган маълумотлар шароитида, маълумотлар уртасидаги узаро яширин богликликларни аниклаш, уларни синфлаштириш, башоратлаш, кластерлаш, белгилар аро узига хос конуниятларни аниклаш, информатив белгилар фазосини шакллантириш, урганилаётган жараён объектларини тахлил килиш, бахолаш каби масалалар маълумотларни интеллектуал тахлил килишнинг асосий масалаларидан хисобланади.Бугунги кунда анъанавий математик моделлаштириш усуллари имкониятларининг чекланганлиги — катта хажмдаги маълумотларга ишлов беришни суслаштиради, шу туфайли маълумотларни интеллектуал тахлил килиш усуллари ва технологияларидан фойдаланилади. Улар асосида информатив белгилар фазосида тимсолларни аниклаш усулларини ишлаб чикиш, эвристик ёндашувлар ва айникса таклиф этилаётган ушбу гибрид алгоритм асосида, яъни, иккита бир — бирига боглик булмаган назария: бахоларни хисоблаш ва лямда кесишув алгоритмлари асосида вужудга келаётган интеллектуал хисоблаш технологиялари йуналиши долзарб хисобланади.Маколада тимсолларни аниклашнинг асосий масаласи каралган. Бунда хал килувчи коидани куриш информатив белгилар фазосида амалга оширилди. Хал килувчи коида бахоларни хисоблашга асосланиб, назоратдаги объект учун овоз бериш йули билан курилган. Бу содда гибрид алгоритмга асосланган усул бир вактнинг узида, бир томондан тимсолларни асосий масаласини ечса, иккинчи томондан информатив белгилар мажмуасини хам шакллантиради.Таклиф этилган гибрид алгоритм ёрдамида халк хужалиги, саноат, согликни саклаш тизими, умуман олганда жамиятда учрайдиган купгина масалалари: синфлаштириш, башоратлаш, кластерлаш, белгилар аро узига хос конуниятларни аниклаш, информатив белгилар фазосини шакллантириш, урганилаётган жараён объектларини тахлил килиш, бахолаш каби амалий масалалар ечилади.

Using the methods of intellectual analysis in addressing practical problems frequently met in the society can support development of modern systems of intellectual information.In case of voluminous data with unidentified properties problems such as determining the hidden inter-data connectivity, their classification, prediction, clustering, determining the specific inter-sign regularity, forming the space of information signs, analysis and evaluation of the objects of the process under study are considered to be the major objectives of the intellectual data analysis.At present, the limited possibilities of the traditional mathematic modeling methods weaken the voluminous data processing, that’s why the methods of intellectual data analysis and technologies are applied.Developing the methods of symbol identification in the space of informative signs on that basis, the area of intellectual counting technologies, which are being developed on the basis of Everistic approaches and, especially, on the basis of a hybrid algorithm suggested herewith, that is, based on two unrelated theories — the algorithms of counting the estimates and the Lambda intersection — are considered to be relevant.This article studies the main problem of symbol identification. Here, the crucial rule was built in the space of informative signs. Based on counting the estimates the crucial rule is built by way of voting for the subject under control. This simple hybrid algorithm, on the one hand, resolves the main problem of symbols, on the other, forms the complex of informative signs, at the same time.The use of the suggested hybrid algorithm helps to address many problems in the national economy, industry, the healthcare system, in general, problems frequently met in the society, such as classification, prediction, clustering, determining the specific inter-sign regularity, forming the space of information signs, analysis and evaluation of the objects of the process under study.