Эштемиров Бунёд Шерали ўғлининг 
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): “Автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш алгоритмлари”, 05.01.02-“Тизимли таҳлил, бошқарув ва ахборотни қайта ишлаш” (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2024.4.PhD/Т5066
Илмий раҳбарнинг Ф.И.Ш., илмий даражаси ва унвони: Ахатов Акмал Рустамович техника фанлари доктори, профессор. 
Диссертация бажарилган муассаса номи: Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: “Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети”, PhD.03/29.12.2023.Т.02.12
Расмий оппонентлар: Иргашева Дурдона Якубджановна, техника фанлари доктори, профессор; Ёркулов Беҳзод Абдугаббарович,  техника фанлари бўйича фалсафа доктори.
Етакчи ташкилот номи: Ислом Каримов номидаги Тошкент давлат техника университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг ёндашув, алгоритмлари ва дастурий воситасини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат:
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун корреляция кўрсаткичлари ёрдамида асосий хусусиятларни ажратишни ҳисобга олиб, нормаллаштириш, стандартлаштириш усуллари асосида видео тасвирдан олинган маълумотларни тайёрлашнинг бошқарув алгоритми ишлаб чиқилган;
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун чизиқли боғланмаган маълумотларни бошқариш мақсадида машинавий ўқитишнинг Градиент боостинг, ХГБоост моделларига асосланган алгоритмлари ишлаб чиқилган; 
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишдаги мураккаб муносабатларни ҳисобга олиб, кўп қатламли нейрон тармоққа асосланган ҳолда тирбандлик даражаларини аниқлаш алгоритми ишлаб чиқилган;
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш аниқлигини ошириш учун машинавий ўқитиш моделларининг энг яхши гиперпараметрларини баес оптималлаштириш ёрдамида топиш асосида машинавий ўқитишнинг ХГБоост модели ва кўп қатламли нейрон тармоқ моделини такомиллаштириш алгоритми ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Диссертация тадқиқотлари доирасида автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг интеллектуал алгоритмларини ишлаб чиқиш бўйича олинган илмий натижалар асосида:
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун корреляция кўрсаткичлари ёрдамида асосий хусусиятларни ажратишни ҳисобга олиб, нормаллаштириш, стандартлаштириш усуллари асосида видео тасвирдан олинган маълумотларни тайёрлашнинг бошқарув алгоритми ҳамда автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун чизиқли боғланмаган маълумотларни бошқариш мақсадида машинавий ўқитишнинг Градиент боостинг, ХГБоост моделларига асосланган алгоритмларининг дастурий воситаси Самарқанд вилояти Каттақўрғон шаҳар ИИБ Йўл ҳаракати хавфсизлиги тизимида жорий қилинган (Ўзбекистон Республикаси Самарқанд вилоят ҳокимлигининг 2025-йил 27-июндаги 07-07/63-сонли маълумотномаси). Натижада, модел аниқлиги Аccураcй бўйича 0.88 дан 0.95 аниқлиликка, тирбандликни аниқлаш самарадорлиги 11-14%га ошириш имкониятини берган;
автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишдаги мураккаб муносабатларни ҳисобга олиб, кўп қатламли нейрон тармоққа асосланган ҳолда тирбандлик даражаларини аниқлаш алгоритми ишлаб чиқилган ҳамда автомобил тирбандликларини аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш аниқлигини ошириш учун машинавий ўқитиш моделларининг энг яхши гиперпараметрларини баес оптималлаштириш ёрдамида топиш асосида машинавий ўқитишнинг ХГБоост модели ва кўп қатламли нейрон тармоқ моделини такомиллаштириш алгоритмининг дастурий воситаси Самарқанд вилояти Оқдарё тумани ИИБ Йўл ҳаракати хавфсизлиги тизимларида амалиётга татбиқ этилган (Ўзбекистон Республикаси Самарқанд вилоят ҳокимлигининг 2025-йил 27-июндаги 07-07/63-сонли маълумотномаси). Натижада, модел аниқлиги Аccураcй бўйича 0.88 дан 0.90 аниқлиликка, тирбандликни  аниқлашни 11-13 % га ошириш имкониятини берган.