Raximov Nodir Odilovichning

fan doktori (DSc) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.

Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Elektron axborot resurslarini shakllantirishda produksion bilimlar bazasini yaratish usul va algoritmlarini ishlab chiqish», 05.01.04–Hisoblash mashinalari  majmualari va kompyuter tarmoqlarining matematik va dasturiy ta’minoti (texnika fanlari).

Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2017.2DSc/T122.

Ilmiy rahbar: Bekmuratov Tulkun Fayzievich, texnika fanlari doktori, professor, akademik.

Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.

IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.27.06.2017.T.07.01.

Rasmiy opponentlar: Igamberdiev Xusan Zakirovich, texnika fanlari doktori, professor, akademik; Muxamedieva Dilnoz To‘lqinovna, texnika fanlari doktori, professor; Mo‘minov Bahodir Boltaevich, texnika fanlari doktori.

Yetakchi tashkilot: O‘zbekiston Milliy universiteti.

Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.

II. Tadqiqotning maqsadi: elektron axborot resurslarni shakllantirish jarayoni samaradorligini oshirishga yo‘naltirilgan produksion bilimlar bazasini yaratish usul, model va algoritmik-dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.

III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:

elektron axborot resurslariga ishlov berish samaradorligini oshirish uchun bilimlar bazasini qurishning ekspert mulohazalar va noravshan mantiqdan iborat gibrid usuli ishlab chiqilgan;

elektron axborot resurslari bilimlar bazasi ish samaradorligini oshirishga yo‘naltirilgan bilimlarni tartiblashning produksion modeli va algoritmi ishlab chiqilgan;

elektron axborot resurslarida presedentlarga asoslangan noravshan qoida xulosalash mexanizmi asosida model qurish algoritmi ishlab chiqilgan;

elektron axborot resurslarida axborot birliklariga bo‘lish asosida produksion bilimlar bazasini loyihalash yondashuvi ishlab chiqilgan;

axborot tizimlarda xulosalash samaradorligini oshirish, katta massivli ma’lumotlarga ishlov berishda tuzilmaviy xatoliklarni tasniflash va bartaraf etishning usul va algoritmlari ishlab chiqilgan;

elektron axborot resurslarini shakllantirishda produksion bilimlar bazasini qurishning dasturiy ta’minoti ishlab chiqilgan.

IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.

Elektron axborot resurslarida bilimlarni aks ettirishning produksion modelini yaratishning modellari, usullari va algoritmik-dasturiy vositalari bo‘yicha olingan natijalar asosida:

elektron ko‘rinishdagi matnlarni sinflarga ajratish bo‘yicha «MT 1.0. Matnlarni tasniflash», «TYK 1.0. Tasodifiy yig‘ma ko‘rsatkichlar», «RVAAT. Produksion bilimlarga asoslangan axborot tizimi» ma’lumotlar bazalariga «UNICON.UZ» DUK tomonidan foydalanish mumkinligi to‘g‘risida xulosa berilgan («UNICON.UZ» DUKning 2018 yil 27 sentyabrdagi xulosasi). Natijada katta massivli ma’lumotlardan bilimlarni ajratib olishda xulosalash mexanizmining ishlash samaradorligini oshirish imkonini bergan;

elektron axborot resurslarida axborot birliklariga bo‘lish asosida produksion bilimlar bazasini loyihalash hamda presedentlarga asoslangan qidiruv va xulosalash algoritmik-dasturiy vositasi “QIZILQUMSEMENT” AJ korporativ axborot tizimiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2018 yil 21 iyundagi 33-8/7982-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida korxonaning ichki ma’lumotlar statistikasi hamda monitoring samaradorligini 15%ga oshirish, elektron axborot resurslarida ma’lumotlarni qayta ishlash hamda tegishli takliflarni shakllantirishni 2 barobarga oshirish, korporativ axborot tizimidagi elektron axborot resurslarini shakllantirish vaqtining samaradorligini 20%ga kamaytirish imkonini bergan;

global tarmoq uchun elektron axborot resurslarining boshlang‘ich ma’lumotlarini shakllantirish algoritmi, boshlang‘ich ma’lumotlar asosida produksion bilimlar bazasi uchun dalillar va qoidalar bazasini yaratish, elektron axborot resurslari monitoringidaintellektual tahlillash samaradorligini oshirish uchun produksion modelga asoslangan bilimlar bazasiniqurishning usuli, algoritmi va dasturiy moduli «O‘zI-Jizzax» korxonasi abonentlarga xizmat ko‘rsatish bo‘limiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2018 yil 21 iyundagi 33-8/7982-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida boshlang‘ich ma’lumotlar asosida produksion bilimlar bazasi uchun dalillar va qoidalar bazasini yaratish hamda ularga ishlov berish samaradorligini 10%ga oshirish, dasturiy modul yordamida ma’lumotlarni tasniflash va tahlillash samaradorligini 7–10%ga oshirish imkonini bergan;

elektron axborot resurslarida bilimlar bazasining ishlash samaradorligini oshirishga yo‘naltirilgan bilimlarni tartiblashning produksion modeli va algoritmi “UNICON.UZ” DUK axborot-tahlil tizimiga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining  2018 yil 21 iyundagi 33-8/7982-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida ma’lumotlarni intellektual tahlillash va tizimlashtirish yordamida kontekst tahlil qilish uchun bilimlar bazasini shakllantirish samaradorligini 1,5 martaga oshirish, qaror qabul qilish jarayonini engillashtirish hamda ushbu jarayonlarga ketadigan vaqt va ishchi resurslarini kamaytirish evaziga xarajatlarni 5–7%ga kamaytirish imkonini bergan;

elektron axborot resurslariga ishlov berish samaradorligini oshirish uchun bilimlar bazasini qurishning ekspert mulohazalar va noravshan mantiqdan iborat gibrid usuli, katta massivli ma’lumotlarga boshlang‘ich ishlov berish «Dodi Bobo» va «KARMAT-PLUS» MChJning statistika va monitoringi bo‘limi va ARM tarmog‘ida joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligining 2018 yil 21 iyundagi 33-8/7982-son ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida ARMning tarmog‘ida ma’lumotlardan bilimlarni ajratib olish hamda ularni taqdim etish samaradorligini 11%ga oshirish, muhimlilik darajasini aniqlash mexanizmi asosida ishlab chiqilgan dasturiy vositasi yordamida mos axborot resurslarini taqdim etish vaqtini 1,5 marta kamaytirish, bilimlarni tahlillash va saralashning yagona bog‘langan “xulosalash mexanizmi” yordamida katta hajmli ma’lumotlarga boshlang‘ich ishlov berish hamda ma’lumotlarni intellektual tahlillash va tizimlashtirish natijasida boshqaruv samaradorligini 12%ga oshirish imkonini bergan.