Тажибаев Шухрат Худайбергеновичнинг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): “Номинал маълумотлар фазосида информатив белгилар мажмуасини танлаш алгоритми ва ташхислаш ахборот тизими” мавзусидаги 05.01.10 - “Ахборот олиш тизимлари ва жараёнлари” (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: B2023.4.PhD/Т3874.
Илмий раҳбарнинг Ф.И.Ш., илмий даражаси ва унвони: Нишанов Ахрам Хасанович, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Бердақ номидаги Қорақалпоқ давлат университети.
Илмий кенгаш фаолият кўрсатаётган муассаса номи, Илмий кенгаш рақами: Тошкент ахборот технологиялари университети Нукус филиали, PhD.13/05.05.2023.Т.162.01.
Расмий оппонентлар: Утеулиев Ниетбай Утеулиевич, физика-математика фанлари доктори, профессор; Асқаралиев Одилбек Улуғбек ўғли, техника фанлари фалсафа доктори (PhD), доцент.
Етакчи ташкилот номи: Бухоро давлат университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади: Номинал маълумотлар фазосида ортиқча ёки аҳамияциз белгиларни ташлаб юбориш орқали маълумотларни янада ихчамлаш-тириш, энг юқори маълумот берувчи белгиларни ажратиб олиш эвазига қарор қабул қилишга кўмаклашиш ва таснифлаш самарадорлигини ошириш алгоритмлари ва ахборот тизимини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат:
ахборот жараёнлари ва ахборот ресурсларини тавсифлаш, баҳолаш, маълумотларни самарали ва аниқ ифодасини таъминлашга асосланган номинал маълумотлар тўпламидаги ҳар бир белгининг муҳимлигини аниқлаш мезони, таснифлаш алгоритми ва дастурий модуллари ишлаб чиқилган;
белгиларнинг ахборот ўлчамини аниқлаш жараёнлари ҳамда белгилар муҳимлигини баҳолаш алгоритмига асосланган жараёнлар ва тизимни ахборот билан таъминлашнинг концептуал модели ишлаб чиқилган;
номинал маълумотлар фазосида ахборот ресурсларини тавсифлаш, баҳолаш ҳамда информатив белгилар мажмуасини самарали танлаш ва синфлаштириш алгоритмлари асосида ахборот тизими ва унинг жараёнларининг ташкилий тузилмаси ишлаб чиқилган;
обектлар аро ўхшашликларни аниқлаш масаласининг УМЛ кетма-кетлик диаграммалари асосида номинал маълумотлар фазосида информатив белгиларни танлаш, қарор қабул қилишга кўмаклашиш ва таснифлаш самарадорлигини ошириш алгоритми ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Номинал маълумотлар фазосида информатив белгилар мажмуасини танлаш алгоритми ва ташхислаш ахборот тизими яратиш бўйича олинган илмий натижалар асосида:
ахборот жараёнлари ва ахборот ресурсларини тавсифлаш, баҳолаш, информатив белгиларни танлаш ва синфлаштириш алгоритми асосида яратилган ташхислаш ахборот тизимини Қорақалпоғистон Республикаси Шуманай тумани тиббиёт бирлашмасида жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Соғлиқни сақлаш вазирлигининг 2023 йил 13-декабрдаги 01-04/11572–сонли маълумотномаси). Тадқиқотлар натижаси вақтни 23%га қисқартириш орқали иш самарадорлигини 22%га оширишга имкон берган;
тимсолларни таниб олиш учун номинал маълумотлар фазоси шакллантирилган. Мазкур база ёрдамида ахборот жараёнлари ва ахборот ресурсларини тавсифлаш, баҳолаш информатив белгиларни танлаш, синфлаштириш ва гуруҳлаштириш алгоритми асосида яратилган ташхислаш ахборот тизимини Қорақалпоғистон Республикаси Тахиатош тумани тиббиёт бирлашмасида жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Соғлиқни сақлаш вазирлигининг 2023 йил 13-декабрдаги 01-04/11572–сонли маълумотномаси). Ҳар бир симптом маълумотларни ажратиб бериш ёрдамида вақтни 19%га қисқартириш орқали иш самарадорлигини 20% га ошириш имконияти яратилди;
номинал маълумотлар фазосида ахборот ресурсларини тавсифлаш, баҳолаш ҳамда информатив белгиларни танлаш ва синфлаштириш алгоритми асосида яратилган ахборот тизимини Қорақалпоғистон Республикаси Қўнғирот тумани тиббиёт бирлашмасида жорий этилган (Қорақалпоғистон Республикаси Соғлиқни сақлаш вазирлигининг 2023 йил 13-декабрдаги 01-04/11572–сонли маълумотномаси). Натижа вақтни 19%га қисқартириш орқали иш самарадорлигини 18% га ошириш имконини берган.