Tursunov Alisher Tulkunovichning
Falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I.Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i):
“Turli xildagi ma’lumotlarni tahlil qilish masalalarida nomiqdoriy belgilarga raqamli ishlov berish usullari va algoritmlarini ishlab chiqish”, 05.01.03 –                              “Informatikaning nazariy asoslari” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2023.4.PhD/T4167  
Ilmiy rahbar: Nishanov Axram Xasanovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: “TIQXMMI” milliy tadqiqot universiteti huzuridagi Fundamental va amaliy tadqiqotlar instituti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.l3/05.05.2023.T.07.03
Rasmiy  opponentlar: Primova Xolida Anorboevna, texnika  fanlari  doktori,     dotsent; Dadaxanov Musoxon Xoshimxonovich, texnika fanlari falsafa doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot: Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II.Tadqiqotning maqsadi turli xildagi ma’lumotlarni tahlil qilishda nomiqdoriy belgilarga raqamli ishlov berishning obektlar o‘xshashliklarini aniqlashga asoslangan usullari va algoritmlarini ishlab chiqish va takomillashtirishdan iborat.
III. Tadqiqotnıng ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
turli xildagi ma’lumotlarni tahlil qilishda sifatiy belgilardan miqdoriy belgilarga o‘tish, ma’lumotlarga dastlabki ishlov berish va belgilarning turlarini o‘zgartirish usul va algoritmlari obektlarni empirik munosabatlardan tashkil topgan mantiqiy funksiyalari qiymatlarining o‘xshashligi asnosida ishlab chiqilgan;
belgilarning juftlashgan o‘zaro bog‘liqliklari, belgilar aro korrelyasiya va regressiyani tadqiq etishda empirativ tartib shkalasini aniqlashning g almashtirishlar soni butun son gradatsiya darajalarini optimal almashtirishni hisoblash algoritmi obekt belgilarning o‘zaro bog‘liqliklarini tadqiqi asosida ishlab chiqilgan;
ma’lumotlarni tahlil qilishda informativ belgilar majmuasini tanlash va tanlab olingan informativ belgilar fazosida sinflashtirish masalasini echish usul va algoritmlari Evklid fazoda obektlararo λ kesishuv nazariyasiga asoslangan holda ishlab chiqilgan;
turli xil belgilar fazosida berilgan obektlarning o‘xshashlik darajalarini aniqlashga asoslangan klasterlash algoritmi sonli belgilar fazosida obektlarning o‘xshashligini mazmunan ifodalovchi mezonga asosan ishlab chiqilgan.
IV.Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Ma’lumotlarni tahlil qilishda informativ belgilarni tanlab olish, nomiqdoriy belgilarga raqamli ishlovlar berish, ko‘p o‘zgaruvchilik chiziqli regressiya tahlili masalalarini echishda belgilar turlarini o‘zgartirish algoritmlari va dasturiy majmualari bo‘yicha olingan natijalar asosida:
turli xildagi farmasevtik ma’lumotlarni tahlil qilish, timsollarni tanib olish masalalari uchun berilgan belgilar fazosi o‘lchamini qisqartirish usullari va algoritmlar asosida ishlab chiqilgan “Timsollarni tanib olishda har xil tipda berilgan ma’lumotlarni klasterlash” nomli dasturiy majmua “Enrich” XK farmasevtik korxonasida amaliyotda joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligi muvofiqlashtiruvchi Ekspertlar Kengashining 2024-yil 26-apreldagi 01/01- 836- sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida nomiqdoriy belgilarga raqamli ishlov berish hamda belgilar turlarini o‘zgartirish usullari orqali miqdoriy belgilarga almashtirish asosida tajriba ma’lumotlarni tahlil qilish tizimining yagona integrallashgan tizimi yaratildi. Natijada ish samaradorligini o‘rtacha 10-12% ga oshirishga imkon bergan;
ma’lumotlarni (dori vositalari) tahlil qilishda informativ belgilarni tanlab olish, sinflashtirish hamda belgilar maydoni o‘lchamini qisqartirish usullari va algoritmlari asosida ishlab chiqilgan “Har xil tipda berilgan ma’lumotlarni sinflashtirishda sun’iy neyron modeliga asoslangan hal qiluvchi qoida” hamda “Har xil tipli ma’lumotlar fazosida informativ belgilar majmuasini tanlash” nomli dasturiy majmualar “Innovatsion farmasevtik birikmalar ilmiy laboratoriyasi”da amaliyotga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligi muvofiqlashtiruvchi Ekspertlar Kengashining 2024-yil 26-apreldagi 01/01- 836- sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy tadqiqot natijasida timsollarni tanib olishda belgilar maydonining o‘lchamini kamaytirish, informativ belgilarni tanlab olish hamda belgilar turlarini almashtirish usullari va algoritmlari, shuningdek ma’lumotlarni tahlil qilishning klassik usullari asosida tajriba ma’lumotlarni tahlil qilish tizimi yaratildi. Natijada ish unumdorligini  o‘rtacha 10-15% ga oshirishga imkon bergan;
turli xilda berilgan ma’lumotlarni tahlil qilish masalalarini echishda informativ belgilar majmualarini tanlab olish orqali tajriba ma’lumotlarini tahlil qilish usullari va algoritmlari asosida ishlab chiqilgan “Har xil tipli ma’lumotlar fazosida informativ belgilar majmuasini tanlash” nomli dasturiy majmua Toshkent farmasevtika instituti “Farmasevtik ishlab chiqarishni tashkil qilish va boshqarish” kafedrasida laboratoriya mashg‘ulotlarida amaliyotga joriy etilgan (O‘zbekiston Respublikasi Sog‘liqni saqlash vazirligi muvofiqlashtiruvchi Ekspertlar Kengashining 2024-yil 26-apreldagi 01/01-836-sonli ma’lumotnomasi). Natijada tajriba ma’lumotlarini tahlil qilishda ish unumdorligini taxminan 1,2 barobarga oshirgan.