ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

АЙҚЫН ЕМЕС ЛОГИКА, XAI ЖӘНЕ ҮЛКЕН ТІЛДІК МОДЕЛЬДЕР НЕГІЗІНДЕ ГИБРИДТІ ЗИЯТКЕРЛІК ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУДЫ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ ТӘСІЛДЕРІ

Авторлар

  • Ляйля Курмангазиева Атырауский университет имени Х.Досмухамедова
  • Sh. Yelezhanova Candidate of Physico-Mathematical Sciences, Professor of the Department of “Software Engineering”, Kh.Dosmukhamedov Atyrau University
  • S.Iskakova Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Faculty of Information Technology, Safi Utebayev Atyrau Oil and Gas University; Kazakhstan
  • Sh.Kodanova Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Faculty of Information Technology, Safi Utebayev Atyrau Oil and Gas University
  • H.İ. Bülbül PhD, Professor, Department of Computer and Instructional Technologies, Gazi Eğitim Fakültesi, Gazi University, Аnkara

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.014

Кілт сөздер:

: intelligent web system, decision support, fuzzy logic, explainable AI, large language models, Flask, SQLite, API, adaptive system

Аңдатпа

Мақалада айқын емес логиканы, түсіндірілетін жасанды интеллектті (XAI) және үлкен тілдік модельді (LLM) бірыңғай гибридті архитектура аясында біріктіретін интеллектуалды веб-негізделген шешім қабылдауды қолдау жүйесінің бағдарламалық архитектурасы мен практикалық іске асырылуы ұсынылған. Жүйені құрудың негізгі қағидасы — шешім қабылдаудың есептеу деңгейін генеративті деңгейден бөлу. Айқын емес контроллер алдын ала анықталған тиесілілік функциялары мен сарапшылық ережелер негізінде кіріс көрсеткіштерін өңдеп, детерминирленген ұсыныс қалыптастырады. XAI модулі белсендірілген айқын емес ережелерді, тиесілілік дәрежелерін және қорытынды шешімге әсер еткен факторларды көрсету арқылы жүйенің ашықтығын арттырады. Бұл ретте LLM шешім қабылдау процесіне тікелей қатыспайды, керісінше есептелген нәтиже негізінде контекстке тәуелді мәтіндік түсіндірмелерді, дербестендірілген кері байланысты және бейімделген мазмұнды қалыптастыру үшін пайдаланылады. Жүйенің серверлік бөлігі Python бағдарламалау тілінде Flask фреймворкі арқылы іске асырылған, ал пайдаланушы деректері мен қабылданған шешімдердің нәтижелері SQLite дерекқорында сақталады. Генеративті компонентпен өзара әрекеттесу бағдарламалық интерфейс (API) арқылы ұйымдастырылған. Пилоттық тестілеу жүйе нәтижелерінің сарапшылық бағалаулармен жоғары сәйкестігін, жүйенің тұрақты жұмысын және интерактивті шешім қабылдауды қолдау жүйелері мен бейімделген веб-қосымшалар үшін қолайлы толық өңдеу циклінің уақытын көрсетті.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жүктеулер

Жарияланды

2026-06-30

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Курмангазиева, Л., Sh. Yelezhanova, S.Iskakova, Sh.Kodanova, & H.İ. Bülbül. (2026). АЙҚЫН ЕМЕС ЛОГИКА, XAI ЖӘНЕ ҮЛКЕН ТІЛДІК МОДЕЛЬДЕР НЕГІЗІНДЕ ГИБРИДТІ ЗИЯТКЕРЛІК ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУДЫ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ ТӘСІЛДЕРІ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(2), 219–235. https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.014

Журналдың саны

Нөмір 7 № 2 (2026): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бөлім

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лицензия

Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Creative Commons лицензиясы

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##

##plugins.generic.recommendByAuthor.heading##