Mardonov Dilmurod Raxmonovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): «Ko‘p faktorli reyting asosida kasbga yo‘naltirish qarorlarini qabul qilish usul va algoritmlari», 05.01.02 – Tizimli tahlil, boshqaruv va axborotni qayta ishlash (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2022.1.PhD/T2636.
Ilmiy rahbarning F.I.Sh., ilmiy darajasi va unvoni: Axatov Akmal Rustamovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: “TIQXMMI” Milliy tadqiqot universiteti, DSc 03/26.05.2022.T.10.05.
Rasmiy opponentlar: Babomuradov Ozod Juraevich, texnika fanlari doktori, katta ilmiy xodim; Kabil`djanov Aleksandr Sabitovich texnika fanlari nomzodi, katta ilmiy xodim.
Yetakchi tashkilot nomi: Berdaq nomidagi Qoraqalpoq davlat universiteti         Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi ko‘p faktorli reyting ma’lumotlari asosida kasbga yo‘naltirish tizimining model, algoritmlari va dasturiy vositasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
reytingni umumlashgan hisoblash usuli va baholash modellari asosida ko‘p faktorli reytingni hisoblash algoritmi ishlab chiqilgan.
Petri va neyron tarmoqlari asosida ko‘p faktorli reytingni hisoblashni optimallashtirish algoritmlari ishlab chiqilgan; 
reyting ma’lumotlarini ehtimolli hisoblash modellari asosida kasbga yo‘naltirishning algoritmlari ishlab chiqilgan;  
Kris-Neylor, Shortliff-Byukenena, Dempster-Shafer ehtimolli modellari asosida kasbga yo‘naltirish tizimining qaror qabul qilishga ko‘maklashish algoritmlari ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Dissertatsiya tadqiqotlari doirasida reyting ma’lumotlarini shakllantirishni avtomatlashtirish hamda shakllantirilgan reyting ma’lumotlari asosida ekspertli kasbga yo‘naltirish tizimining model va algoritmlarini ishlab chiqish bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
kasbga yo‘naltirish tizimi reyting asosida amalga oshirishda bilimlarni ifodalashning noaniqliklarni bartaraf etish usuli, kasbiy ehtimolligini aniqlashning Kris-Neylor, Shortliff-B`yukenena va Dempster-Shafer usullariga asoslangan algoritm hamda mexanizmlari asosida ishlab chiqilgan Dasturiy vosita Urgut tuman aholi bandligiga ko‘maklashish markazi va Samarqand viloyati bandlik boshqarmasiga joriy qilingan (O‘zbekiston Respublikasi bandlik va mehnat munosabatlari vazirligi 2022 yil 08 iyul`dagi 01/00-03/10-6063-son ma’lumotnomasi). Natijada reyting ma’lumotlari asosida ekspertli kasbga yo‘naltirish tizimi asosida mehnat unumdorligi 10%-15% ga oshishi, kadrlarni tanlab olishga ketadigan vaqt 2 barobarga kamaydi;
reytingni shakllantirishning umumlashgan hisoblash usuli, boshqariladigan tizimning kirish ma’lumotlarini aniqlash algoritmi, Petri tarmoqlarini qo‘llash algoritmi, neyron tarmoqlariga asoslangan algoritm va mexanizmlari ekspertli kasbga yo‘naltirish Dasturiy vosita  Sharof Rashidov nomidagi Samarqand davlat universitetiga joriy qilingan. (O‘zbekiston Respublikasi bandlik va mehnat munosabatlari vazirligi 2022 yil 08 iyul`dagi 01/00-03/10-6063-son ma’lumotnomasi). Natijada ekspertli kasbga yo‘naltirish tizimi asosida mehnat unumdorligi 10-15% ga oshishi, iqtidorlilarni tanlab olishga ketadigan vaqt 2 barobarga  kamaydi;
reytingni hisoblashning matematik modellari, Petri tarmoqlarini qo‘llash algoritmi, neyron tarmoqlariga asoslangan algoritmlar va kasbga yo‘naltirish tizimining Kris-Neylor, Shortliff-B`yukenena va Dempster-Shafer usullari asosida ishlab chiqilgan ekspertli kasbga yo‘naltirish tizimi Toshkent axborot texnologiyalari Samarqand filialiga joriy qilingan. (O‘zbekiston Respublikasi bandlik va mehnat munosabatlari vazirligi 2022 yil 08 iyul`dagi 01/00-03/10-6063-son ma’lumotnomasi). Natijada reyting ma’lumotlari bo‘yicha ekspertli kasbga yo‘naltirish tizimi asosida mehnat unumdorligi 10% ga oshishi, iqtidorlilarni tanlab olishga ketadigan vaqt 2 barobarga kamayishi hamda mehnat unumdorligini oshirildi.