OAK sayti » Himoya haqida e'lonlar » Ҳамроев Алишер Шодмонқуловичнинг фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон
 
10 yan 2018

Ҳамроев Алишер Шодмонқуловичнинг фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

Ҳамроев Алишер Шодмонқуловичнинг

фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

 

I. Умумий маълумотлар.

Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): «Норавшан тўпламлар назарияси элементларига асосланган баҳоларни ҳисобловчи таниб олиш алгоритмлари», 05.01.03–Информатиканинг назарий асослари (техника фанлари).

Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2017.1.PhD/T47.

Илмий раҳбар: Камилов Мирзаян Мирзаахмедович, техника фанлари доктори, профессор, академик.

Диссертация бажарилган муассаса номи: Тошкент ахборот технологиялари университети ҳузуридаги Ахборот-коммуникация технологиялари илмий-инновацион маркази.

ИК фаолият кўрсатаётган муассаса (муассасалар) номи, ИК рақами: Тошкент ахборот технологиялари университети, DSc.27.06.2017.Т.07.01 рақамли илмий кенгаш асосида бир марталик илмий кенгаш.

Расмий оппонентлар: Игамбердиев Хусан Закирович, техника фанлари доктори, профессор, академик; Мухамедиева Дилноз Тулкуновна, техника фанлари доктори, профессор.

Етакчи ташкилот: Самарқанд давлат университети.

Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.

II. Тадқиқотнинг мақсади: маълумотларни интеллектуал таҳлил қилишда норавшан тўпламлар назарияси элементларидан фойдаланилиб модификацияланган баҳоларни ҳисоблаш алгоритмларини ишлаб чиқишдан иборат.

III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги:

баҳоларни ҳисоблашга асосланган таниб олиш моделларида бўсағавий параметрлар ва овоз бериш узунлигининг мақбул қийматларини аниқлаш алгоритмлари ишлаб чиқилган;

генетик алгоритм ёрдамида бўсағавий параметрлар ҳамда тегишлилик функциялари параметрларининг мақбул қийматларини аниқлаш алгоритмлари ишлаб чиқилган;

норавшан тўпламлар назарияси элементлари асосида саккиз босқичли баҳоларни ҳисоблаш алгоритмларининг модификацияланган модели ишлаб чиқилган;

қисмий прецедентлик тамойили асосида таянч тўпламлар тизимини шакллантириш учун синфлар орасидаги белгили муносабатларни аниқлаш ёндашуви ишлаб чиқилган.

IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши.

Норавшан тўпламли ўқув ва назорат танланмаларда таниб олиш масалаларини ечиш учун ишлаб чиқилган усул ва алгоритмлар ҳамда дастурий таниб олувчи мажмуалар асосида:

турли типли белгили объектларни қиёслаш процедуралари ва модификацияланган таниб олиш алгоритмларига асосланган ПРАСК-2 таниб олувчи дастурий мажмуаси Жиззах қишлоқ ва сув хўжалиги бошқармасида жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2017 йил 22 декабрдаги 33-8/8689-сон маълумотномаси). Натижада экинлар ва экинзорларнинг мувофиқлиги ва ҳосилдорликни башоратлашни автоматлаштириш орқали кутилаётган ҳосилдорликни йилига 2-3%га ошириш имконини берган;

ПРАСК-2М таниб олувчи дастурий мажмуаси Самарқанд вилоят «Компьютерлаштириш маркази» давлат унитар корхонасида ахборотларни қайта ишлаш ва башоратлаш тизимида хизмат кўрсатиш объектлари фаолиятини баҳолаш, таснифлаш ва башоратлаш масалаларини ҳал этишга жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2017 йил 22 декабрдаги 33-8/8689-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижасида ахборотларни қайта ишлаш ва башоратлаш тизимида хизмат кўрсатиш объектлари фаолияти мониторингини 20-30%га тезкор ўтказиш орқали умумий иш фаолиятининг коэффициентини йилига 4-6%га ошириш имконини берган;

норавшан тўпламлар назарияси элементлари қўлланилган модификацияланган баҳоларни ҳисоблашнинг алгоритмлари, ПРАСК-2М мажмуаси Самарқанд вилоят «Компьютерлаштириш маркази» давлат унитар корхонасига жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2017 йил 22 декабрдаги 33-8/8689-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижасида белгилар фазосини шакллантириш, ўқув танланмаларни ташкил этиш ва назорат объектларини таснифлашни самарали амалга ошириш орқали бир ойда умумий вақт сарфини 15-20%га тежаш имконини берган.