Худайбергенов Қабул Қадирбергеновичнинг
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): «Берилганларнинг интеллектуал таҳлили ва англаш масалалари учун нейротўрли моделларни структурали-параметрик синтез қилиш», 05.01.03 – Информатиканинг назарий асослари (физика-математика фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: B2020.3.PhD/FM270.
Илмий раҳбар: Марахимов Авазжон Рахимович, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Ўзбекистон Миллий университети.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: Ўзбекистон Миллий университети, DSc.03/30.12.2019.FM.01.02 (бир марталик илмий кенгаш).
Расмий оппонентлар: Адилова Фатима Туйчиевна, техника фанлари доктори, профессор; Абдурахимов Бахтиёр Файзиевич, физика-математика фанлари доктори. 
Етакчи ташкилот: Тошкент ахборот технологиялари университети.
Диссертация йўналиши: Назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади берилганларнинг интеллектуал таҳлили ва англаш масалаларини ечишда сунъий интеллект усулларини ишлаб чиқиш ва асослашдан иборат. 
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги: 
ўргатувчи танламанинг объектларини таърифлаш учун аломатлар фазоси ўлчами асосида нейрон тўрлари моделларини қуриш мезони ишлаб чиқилган;
тўғри тарқалувчи нейрон тўрлари учун онлайн градиент алгоритмининг яқинлашиш ҳақида теоремаси исботланган;
БНТ учун адаптив фаоллаштириш функциялари танлаш ҳисобидан йўқолувчи градиентлар муаммоси ечилган;
нейротўрлар асосида ўргатувчи танламани танлаш ҳисобидан англаш алгоритмларининг умумлаштириш қобилиятини ошириш ҳусусияти исботланган.
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши.
Берилганларнинг интеллектуал таҳлили ва англаш масалаларини ечиш учун СНТлар структурасини аниқлаш мезони ва унинг яқинлашиш хусусияти, таклиф қилинган фаоллаштириш функциялари ҳамда БНТ модели бўйича олинган натижалар асосида:
ўргатувчи танламаларнинг аломатлар фазоси компактлик ўлчами асосида нейрон тўрлари моделларини қуриш учун ишлаб чиқилган мезондан Ф-4-64 “Берилганларни интеллектуал таҳлилида объектларнинг умумлашган баҳоларини ва индивидуал метрикаларини ҳисоблаш усулларини яратиш ҳамда асослаш” мавзусидаги фундаментал лойиҳа доирасида тўғри тарқалувчи нейрон тўрларнинг оптимал структурасини аниқлашда фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Олий ва ўрта махсус таълим вазирлигининг 2020 йил 30 июндаги 89-03-2330-сон маълумотномаси). Таклиф қилинган мезон бўйича илмий натижаларнинг қўлланилиши тўрнинг умумлаштириш қобилиятини оширишга имкон берган; 
ишлаб чиқилган адаптив фаоллаштириш функциялари ва нейротўр моделларни структурали параметрик синтезлаш алгоритми Ф-4-56 “Мураккаб технологик объектларнинг интеллектуал бошқариш системаларини қатъиймас тўпламларни тасвирлаш асосида структурали параметрик синтезлашнинг назарий асосларини ва усулларини ишлаб чиқиш” мавзусидаги ва А-5-40 “Транспорт оқимлари объектларини интеллектуал бошқариш усуллари ва аппарат-дастурий воситаларини ишлаб чиқиш” мавзусидаги лойиҳаларда структурали параметрик синтезлашнинг усулларини ишлаб чиқишда фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Олий ва ўрта махсус таълим вазирлигининг 2020 йил 30 июндаги 89-03-2330-сон маълумотномаси). Илмий натижаларнинг қўлланилиши модификацияланган алгоритм асосида нейрон тўри моделларини параметрик оптималлаштириш имконини берган;
адаптив фаоллаштириш функциялари ва нейротўр моделларни структурали параметрик синтезлаш алгоритми А-5-42 “Априор ноаниқлик шароитида технологик объектларни автоматлаштирилган мониторинги ва бошқаришни интеллектуллашнинг дастурий инструментал воситаси” мавзусидаги лойиҳада ночизиқли системаларни идентификация қилишда фойдаланилган (Ўзбекистон Республикаси Олий ва ўрта махсус таълим вазирлигининг 2020 йил 30 июндаги 89-03-2330-сон маълумотномаси). Илмий натижаларнинг қўлланилиши нейро-норавшан моделларни структуравий-параметрик оптималлаштириш асосида модификацияланган алгоритм яратиш имконини берган.