Сайидқулов Аслиддин Хусниддин ўғлининг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар. 
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): “Сунъий интеллект моделлари асосида кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг алгоритмлари”, 05.01.11 – Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2025.4.PhD/Т6162.
Илмий раҳбар: Ахатов Акмал Рустамович, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: Шароф Рашидов номидаги Самарқанд давлат университети ҳузуридаги илмий даражалар берувчи PhD.03/2025.27.12.Т.09.06 рақамли илмий кенгаш.
Расмий оппонентлар: Ботиров Файзуллажон Бахтиёрович, Техника фанлари доктори, доцент. 
Хасанов Дилмурод Расул ўғли, техника фанлари бўйича фалсафа доктори, доцент.
Етакчи ташкилот: Нукус давлат техника университети
II. Тадқиқотнинг мақсади: сунъий интеллект моделлари асосида кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг алгоритмлари ва дастурий воситасини ишлаб чиқишдан иборат. 
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги:
сунъий интеллект моделлари асосида сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун маълумотлар тўпламида асосий хусусиятларни ажратишни ҳисобга олиб, нормаллаштириш, кодлаштириш ва статистик усуллар ёрдамида етишмаётган қийматларни тўлдириш ва маълумотларни тайёрлашнинг алгоритми ишлаб чиқилган;
сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун мураккаб боғланган маълумотларни бошқаришни ҳисобга олиб вақтли қаторли функциялар усулининг АРИМА моделини ҳамда АРИМА моделига мавсумийлик компонентини қўшиш орқали такомиллаштиришнинг САРИМА моделига асосланган алгоритмлари ишлаб чиқилган; 
кечикишларни аниқлаш учун машинавий ўқитишнинг боостинг ёндашувидаги моделининг йўқотиш функциясини оптималлаштириш ва кодлаштиришда Баес усулини қўллашни ҳисобга олиб CатБоост ансамбли ҳамда қарор қабул қилиш башоратида кўпчилик овоз бериш функциясини қўллаган ҳолда РандомПатчес ансамблларига асосланган алгоритмлари ишлаб чиқилган;
таянч векторлар ва кўп қатламли нейрон тармоқли усуллар асосида кечикишларни аниқлаш ҳамда таянч векторлар ва кўп қатламли нейрон тармоқларни квант ҳисоблашнинг амплитудавий кодлаш механизми асосида такомиллаштиришнинг алгоритмлари ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши.
Диссертация тадқиқотлари доирасида сунъий интеллект моделлари асосида кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашишнинг алгоритмларини ишлаб чиқиш бўйича олинган илмий натижалар асосида:
сунъий интеллект моделлари асосида сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун маълумотлар тўпламида асосий хусусиятларни ажратишни ҳисобга олиб, нормаллаштириш, кодлаштириш ва статистик усуллар ёрдамида етишмаётган қийматларни тўлдириш ва маълумотларни тайёрлашнинг алгоритми ҳамда таянч векторлар ва кўп қатламли нейрон тармоқли усуллар асосида кечикишларни аниқлаш ҳамда таянч векторлар ва кўп қатламли нейрон тармоқларни квант ҳисоблашнинг амплитудавий кодлаш механизми асосида такомиллаштириш алгоритмларининг дастурий воситаси Ўзбекситон Республикаси савдо саноат палатаси Самарқанд вилояти Жомбой туман бўлимида жорий қилинган (Ўзбекистон Республикаси савдо-саноат палатасининг 2025-йил 7-ноябрдаги 05-33-12701-сонли маълумотномаси). Натижада, ишлаб чиқилган дастурий восита ёрдамида сотувдаги кечикишларни аниқлаш самарадорлиги РМСЕ бўйича 1.43 дан 0.536 гача, МАЕ бўйича 0.031 дан 0.01 гача аниқлиликка эришиш имконини берган;
сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш учун мураккаб боғланган маълумотларни бошқаришни ҳисобга олиб вақтли қаторли функциялар усулининг АРИМА моделини ҳамда АРИМА моделига мавсумийлик компанентини қўшиш орқали такомиллаштиришнинг САРИМА моделига асосланган алгоритмларининг дастурий воситаси “Азизон маҳсулот сервис” МЧЖ ташкилотида амалиётга татбиқ этилган (Ўзбекистон Республикаси савдо-саноат палатасининг 2025-йил 7-ноябрдаги 05-33-12701-сонли маълумотномаси). Натижада, ишлаб чиқилган дастурий восита сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилиш самарадорлигини РМСЕ бўйича 1.97 дан 1.44 гача, МАЕ бўйича 0.93 дан 0.71 гача аниқлиликка эришиш имконини берган;
кечикишларни аниқлаш учун машинавий ўқитишнинг боостинг ёндашувидаги моделини йўқотиш функциясини оптималлаштириш ва кодлаштиришда Баес усулини қўллашни ҳисобга олиб CатБоост ансамбли ҳамда қарор қабул қилиш башоратида кўпчилик овоз бериш функциясини қўллаган ҳолда РандомПатчес ансамблларига асосланган алгоритмларининг дастурий воситаси “Мазали Нўхат” корхонасига жорий қилинган (Ўзбекистон Республикаси савдо-саноат палатасининг 2025-йил 7-ноябрдаги 05-33-12701-сонли маълумотномаси). Натижада, ишлаб чиқилган дастурий восита сотувдаги кечикишларни аниқлаш қарорларини қабул қилишга кўмаклашиш самарадорлигини РМСЕ бўйича 1.43 дан 0.536 гача, МАЕ бўйича 0.031 дан 0.01 гача аниқлиликка эришиш имконини берган.