Radjabov Sobirjon Sattorovichning
texnika fanlari doktori (DSc) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon
I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellarini qurishga asoslangan tanib olish usullari», 05.01.11 – «Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt» (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2022.1.DSc/T186.
Ilmiy maslahatchi: Fazilov Shavkat Xayrullaevich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, DSc.13/30.12.2021.T.142.01.
Rasmiy opponentlar: Dudkin Aleksandr Arsent`evich, texnika fanlari doktori, professor; Karpenko Anatoliy Pavlovich, fizika-matematika fanlari doktori, professor; Sevinov Jasur Usmonovich, texnika fanlari doktori, professor.
Yetakchi tashkilot nomi: Namangan davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi katta o‘lchamdagi belgilangan ma’lumotlarni reprezentativ ifodalash mexanizmini amalga oshirishga asoslangan tanib olish usullarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
berilgan belgilar fazosidan ob’ektlar atributlari berilgan belgilari bog‘liqlari modellari ko‘rinishida ifodalangan reduksiyalangan fazoga o‘tishga asoslangan intensional tanib olish usuli taklif qilingan;
intensional usul asosida belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellari, afzal ko‘rilgan modellar va belgilarning o‘zaro bog‘liqlari modellarining afzal ko‘rilgan birikmalarini qurishga asoslangan tanib olish algoritmlari oilasi ishlab chiqilgan;
o‘quv tanlanmasidagi etalonlar sifatida reprezentativ ob’ektlarni ajratib olish va keyin ushbu ob’ektlarni bayon qiluvchi belgilarning o‘zaro bog‘liqliklarini baholashga asoslangan gibrid tanib olish usuli taklif qilingan;
gibrid usul asosida reprezentativ ob’ektlarni ajratib olish va ushbu ob’ektlar uchun belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellari, afzal ko‘rilgan modellar va belgilarning o‘zaro bog‘liqlari modellarining afzal ko‘rilgan birikmalarini qurishga asoslangan tanib olish algoritmlari oilasi ishlab chiqilgan;
berilgan belgilarni o‘zaro bog‘liqliklari modellarini qurish va o‘quv tanlanmasidagi etalonlar sifatida reprezentativ ob’ektlarni ajratib olishga asoslangan taklif qilingan tanib olish algoritmlari oilalarini parametrlashtirish amalga oshirilgan;
intesional va gibrid usullari asosida ishlab chiqilgan tanib olish algoritmlari oilalarining har biri doirasida ekstremal algoritmni qurish masalasi shakllantirilgan va echilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellari qurishga asoslangan tanib olish usullarini ishlab chiqish bo‘yicha olingan ilmiy natijalarning amaliy qo‘llanilishi quyidagilardan iborat:
belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellari, belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari afzal modellari va modellarining afzal birikmalarini qurishga asoslangan tanib olish algoritmlari hamda ular asosida ishlab chiqilgan dasturiy ta’minot Harbiylashtirilgan qo‘riqlash boshqarmasining Qamchiq otryadi faoliyatida qo‘llanilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yilning 11 fevralidagi 33-8/769-sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijalaridan foydalanish yuz tasvirlari boshlang‘ich belgilar o‘rniga belgilar o‘zaro bog‘liqliklarining afzal modellari va modellarning afzal birikmalaridan foydalanilishi hisobiga tanib olish aniqligi 95% dan kam bo‘lmagan holda yuz tasviri bo‘yicha shaxsni identifikatsiya qilish vaqtini o‘rtacha 25% ga qisqartirishga hamda nazorat-o‘tkazish punktining o‘tkazish imkoniyatini 1,2 marta oshirishga imkon bergan;
belgilar o‘zaro bog‘liqliklarining afzal modellarini ajratib olish, reprezentativ ob’ektlarni ajratib olish va belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari modellarini qurishga asoslangan tanib olish algoritmlari hamda ular asosida ishlab chiqilgan dasturiy ta’minot Respublika shoshilinch tibbiy yordam ilmiy markazi Jarrohlik transplantologiyasi bo‘limi faoliyatida qo‘llanildi (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yilning 11 fevralidagi 33-8/769-sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijalaridan foydalanish belgilarning o‘zaro bog‘liqliklari omilini hisobga olish yo‘li bilan boshlang‘ich belgilar fazosi o‘lchamini pasaytirish hisobiga donor buyraklaridagi patologik o‘zgarishlarni aniqlash maqsadida MSKT tasvirlarini tahlil qilish vaqtini 20% ga qisqartirishga imkon bergan;
belgilar o‘zaro bog‘liqliklari modellarini qurishga asoslangan tanib olish algoritmlari va ularning asosida ishlab chiqilgan dasturiy ta’minot «MYSOFT GLC» MChJ faoliyatida qo‘llanildi (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2022 yilning 11 fevralidagi 33-8/769-sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijalaridan foydalanish yuz tasvirlari boshlang‘ich belgilar o‘rniga belgilari o‘zaro bog‘liqliklarining afzal modellari va modellarini afzal birikmalaridan foydalanilish hisobiga tanib olish aniqligi 95% dan kam bo‘lmagan holda yuz tasviri bo‘yicha shaxsni identifikatsiya qilish vaqtini o‘rtacha 20% ga qisqartirishga hamda binolar va xonalarga kirishni nazorat qilish joyining o‘tkazish imkoniyatini 1,2 marta oshirishga imkon bergan.
