Юсупов Озод Раббимовичнинг 
фан доктори (DSc) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар. Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): Алгоритмик композициялар асосида сунъий йўлдош тасвирларини таҳлил қилиш усуллари, 05.01.11 – “Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект” (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: B2026.1.DSc/Т1021
Илмий консултант: Фазилов Шавкат Хайруллаевич, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Рақамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадқиқот институти.
Илмий кенгаш фаолият кўрсатаётган муассаса (муассасалар) номи, Илмий кенгаш рақами: Рақамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадқиқот институти, DSc.09/2025.27.12.Т.02.01.М.
Расмий оппонентлар: Старовойтов Валерий Василевич, техника фанлари доктори, профессор; Карпенко Анатолий Павлович, физика-математика фанлари доктори, профессор, Мирзаев Намоз, техника фанлари доктори, профессор. 
Етакчи ташкилот: Ислом Каримов номидаги Тошкент давлат техника университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади алгоритмик композициялар асосида сунъий йўлдошдан олинган панхроматик ва мултиспектрал тасвирларни синтезлаш усулларини ҳамда мураккаб аерокосмик саҳна обектларини таниб олиш гибрид нейрон тармоқ моделини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат: 
паншарпенинг ёндашувларида ягона глобал алмаштиришлар ўрнига, фазовий рухсатлиликни ошириш ҳамда спектрал ахборотни юқори даражада сақлашни таъминлашга қаратилган, тасвирнинг локал белгиларига мослашувчи бир босқичли ҳамда кўп масштабли контекстни ҳисобга олувчи икки босқичли иерархик алгоритмик композицияларга асосланган усуллар ишлаб чиқилган;
алгоритмик композицияларга асосланган паншарпенинг усулларининг якуний натижасида кириш тасвирларидаги кичик ўзгаришлар ва шовқинлар назорациз кучайиб кетмаслигини таъминлаш мақсадида уларнинг ҳисоблаш турғунлиги Липшиц константаларига асосланган теоремалар орқали математик жиҳатдан баҳоланган;
паншарпенинг усуллари асосида алгоритмик композициялар оиласи ва уларнинг параметрлар фазоси шакллантирилиб, фазовий ва спектрал рухсатлилик ўртасидаги қарама-қаршиликни мувозанатлаш учун Парето-оптимал ечимларни излашга қаратилган кўп мезонли НСГА-ИИ ҳамда тасвир сифат кўрсаткич мезонларини ягона мақсад функсионалига келтириш орқали АдамW усуллари асосида параметрларни созлаш алгоритмлари ишлаб чиқилган;
мураккаб саҳнали тасвирларни таснифлаш учун чуқур белги ажратувчи, мослашувчан таянч алгоритмлар композицияси блоки ва қолдиқли интеграцияни бирлаштирган гибрид нейрон тармоқ модели ишлаб чиқилган;
гибрид нейрон тармоқ моделининг математик турғунлигини таъминлаш ҳамда қолдиқли интеграциялашда градиент оқими узлюксизлигини таъминловчи таянч алгоритмлар композиция блокининг нормасини чегараланганлиги ҳақидаги теорема исботланган;
гибрид нейрон тармоқ моделини ўқитишда таянч алгоритмлар дегенерациясини бартараф этиш ва модел турғунлигини таъминлаш учун уларнинг юкламасини мувозанатлаштирувчи регуляризация ҳадлари киритилган сифат функсионали шакллантирилиб, ушбу функсионал асосида модел параметрларини созлаш алгоритми ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Алгоритмик композициялар асосида сунъий йўлдош тасвирларини таҳлил қилиш усуллар, моделни ишлаб чиқиш бўйича олинган илмий натижаларнинг амалий қўлланилиши қуйидагилардан иборат:
алгоритмик композицияларга асосланган бир босқичли паншарпенинг усул ҳамда мураккаб саҳнали тасвирларни таснифлаш учун гибрид нейрон тармоқ модел асосида яратилган дастурий мажмуа Ўздаверлойиҳа ДИЛИ “Самвилерлойиҳа” бўлинмасининг қишлоқ хўжалиги ер майдонларини қайта рўйхатдан ўтказиш, уларнинг чегараларини аниқлаштириш ҳамда мавжуд картографик маълумотларни янгилаш амалиётига жорий этилган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2026 йил 27 апрелдаги 33-8/3767-сон маълумотномаси). Натижада экин майдонлари, ер турлари ва уларга туташ обектларни ажратиб кўрсатиш сифатини яхшилаш орқали ер участкалари чегараларини белгилаш аниқлигини ўртача 13 фоизгача ошириш, контурларни аниқлашдаги хатоликни ўртача 0,18 метргача камайтириш ҳамда қайта рўйхатдан ўтказиш билан боғлиқ таҳлилий ишларни бажариш самарадорлигини ўртача 1,12 баробарга ошириш имконини берган;
алгоритмик композицияларга асосланган иерархик паншарпенинг усул ҳамда мураккаб саҳнали тасвирларни таснифлаш учун гибрид нейрон тармоқ модел асосида яратилган дастурий мажмуа “ЎЗГАШКЛИТИ” Самарқанд филиали МЧЖ амалиётига жорий этилган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2026 йил 27 апрелдаги 33-8/3767-сон маълумотномаси). Натижада аерокосмик тасвирларни фазовий рухсатлилигини оширишда тасвир сифат кўрсаткичлари ўртача 10 фоизга ҳамда ҳудудларни мониторинг қилишда кичик обектларни таниб олиш аниқлиги ўртача 11 фоизга ошириш имконини берган;
алгоритмик композицияларга асосланган паншарпенинг усуллар ҳамда мураккаб саҳнали тасвирларни таснифлаш учун гибрид нейрон тармоқ модел асосида яратилган дастурий мажмуа Кадастр агентлиги Жиззах вилояти бошқармаси амалиётига жорий этилган (Ўзбекистон Республикаси Рақамли технологиялар вазирлигининг 2026 йил 27 апрелдаги 33-8/3767-сон маълумотномаси). Натижада масофадан зондлаш тасвирлари асосида ер участкалари ва кадастр обектларидаги ўзгаришларни мониторинг қилишда уларни идентификациялаш аниқлигини ўртача 9 фоизга ошириш, обект контурларини ажратишдаги хатоликни ўртача 0,15 метргача камайтириш ҳамда мониторинг билан боғлиқ таҳлилий ишларни бажариш самарадорлигини ўртача 1,13 баробарга ошириш имконини берган.