Tuxtamurodov Nozir Ulmas o‘g‘li
falsafa doktori (PhD) dissertatsiya himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beradigan fan tarmog‘i): “Singulyarlik sharoitlarida ma’lumotni intellectual tahlil qilish algoritmlari”, 05.01.11 – Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2024.3.PhD/T4804
Ilmiy rahbar: Muxamedieva Dilnoz Tulkunovna, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, Ilmiy kengash raqami: Raqamli texnologiyalar va sunʼiy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, DSc.13/30.12.2021.T.142.01.
Rasmiy opponentlar: Mamatov Narzillo Solidjonovich, texnika fanlari doktori, professor;
Xoshim Raxmanov Erdanovich, texnika fanlari falsafa doktori.
Yetakchi tashkilot: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi qishloq xo‘jaligi o‘simliklarining barglari kasalliklarini aniqlash dasturini va singulyarlik sharoitida intellektual tahlil qilish algoritmlarini ishlab chiqishdan iborat
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi elementlari asosida tasvirga dastlabki ishlov berish algoritmi ishlab chiqilgan;
singulyarlik shartini hisobga olgan holda noravshan Sugeno modelini qurish algoritmi takomillashtirilgan;
barglar tasvirlari asosidagi simptomlarni hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislashning gibrid algoritmi ishlab chiqilgan;
barg tasvirlarining xususiyatlarini hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislash uchun CNN arxitekturasi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: Mavjud va taklif qilingan yondashuvlar, modellar, usullar va o‘simlik kasalliklarini tashxislash algoritmlari asosida yaratilgan dasturiy ta'minot asosida, barglar tasvirlari asosidagi alomatlarni hisobga olgan holda:
Neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi elementlari asosida tasvirga dastlabki ishlov berish algoritmiga, singulyarlik shartini hisobga olgan holda noravshan Sugeno modeliga, barglar tasvirlari asosidagi simptomlarni hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislashning gibrid algoritmiga va barg tasvirlarining xususiyatlarini hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislash uchun ishlab chiqilgan CNN arxitekturasiga asoslanga dasturiy ta’minot Samarqand viloyati Nurobod tumani qishloq xo‘jaligi bo‘limida joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligi Samarqand viloyati qishloq xo‘jaligi boshqarmasining № 27-sonli ma’lumotnomasi). Natijada o‘simlik kasalliklarini tashxislash vaqtini o‘rtacha 10% ga qisqartirish va diagnostika aniqligini esa o‘rtacha 5% ga oshirish imkonini bergan.
Neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi elementlari asosida tasvirga dastlabki ishlov berish algoritmiga, singulyarlik shartini hisobga olgan holda noravshan Sugeno modeliga, barglar tasvirlari asosidagi simptomlarni hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislashning gibrid algoritmiga va barg tasvirlarining xususiyatlarini hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislash uchun ishlab chiqilgan CNN arxitekturasiga asoslanga dasturiy ta’minot Samarqand viloyati Payariq tumani qishloq xo‘jaligi bo‘limida joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligi Samarqand viloyati qishloq xo‘jaligi boshqarmasining № 27-sonli ma’lumotnomasi). Natijada o‘simlik kasalliklarini tashxislash vaqtini o‘rtacha 10% ga qisqartirish va diagnostika aniqligini esa o‘rtacha 5% ga oshirish imkonini bergan.
Neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi elementlari asosida tasvirga dastlabki ishlov berish algoritmiga, singulyarlik shartini hisobga olgan holda noravshan Sugeno modeliga, barglar tasvirlari asosidagi simptomlarni hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislashning gibrid algoritmiga va barg tasvirlarining xususiyatlarini hisobga olgan holda o‘simlik kasalliklarini tashxislash uchun ishlab chiqilgan CNN arxitekturasiga asoslanga dasturiy ta’minot Samarqand viloyati Toyloq tumani qishloq xo‘jaligi bo‘limida joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligi Samarqand viloyati qishloq xo‘jaligi boshqarmasining № 27-sonli ma’lumotnomasi). Natijada o‘simlik kasalliklarini tashxislash vaqtini o‘rtacha 10% ga qisqartirish va diagnostika aniqligini esa o‘rtacha 5% ga oshirish imkonini bergan.