Xudaybergenov Qabul Qadirbergenovichning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): «Berilganlarning intellektual tahlili va anglash masalalari uchun neyroto‘rli modellarni strukturali-parametrik sintez qilish», 05.01.03 – Informatikaning nazariy asoslari (fizika-matematika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2020.3.PhD/FM270.
Ilmiy rahbar: Maraximov Avazjon Raximovich, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: O‘zbekiston Milliy universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: O‘zbekiston Milliy universiteti, DSc.03/30.12.2019.FM.01.02 (bir martalik ilmiy kengash).
Rasmiy opponentlar: Adilova Fatima Tuychievna, texnika fanlari doktori, professor; Abduraximov Baxtiyor Fayzievich, fizika-matematika fanlari doktori. 
Yetakchi tashkilot: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: Nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi berilganlarning intellektual tahlili va anglash masalalarini echishda sun’iy intellekt usullarini ishlab chiqish va asoslashdan iborat. 
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi: 
o‘rgatuvchi tanlamaning ob’ektlarini ta’riflash uchun alomatlar fazosi o‘lchami asosida neyron to‘rlari modellarini qurish mezoni ishlab chiqilgan;
to‘g‘ri tarqaluvchi neyron to‘rlari uchun onlayn gradient algoritmining yaqinlashish haqida teoremasi isbotlangan;
BNT uchun adaptiv faollashtirish funksiyalari tanlash hisobidan yo‘qoluvchi gradientlar muammosi echilgan;
neyroto‘rlar asosida o‘rgatuvchi tanlamani tanlash hisobidan anglash algoritmlarining umumlashtirish qobiliyatini oshirish hususiyati isbotlangan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Berilganlarning intellektual tahlili va anglash masalalarini echish uchun SNTlar strukturasini aniqlash mezoni va uning yaqinlashish xususiyati, taklif qilingan faollashtirish funksiyalari hamda BNT modeli bo‘yicha olingan natijalar asosida:
o‘rgatuvchi tanlamalarning alomatlar fazosi kompaktlik o‘lchami asosida neyron to‘rlari modellarini qurish uchun ishlab chiqilgan mezondan F-4-64 “Berilganlarni intellektual tahlilida ob’ektlarning umumlashgan baholarini va individual metrikalarini hisoblash usullarini yaratish hamda asoslash” mavzusidagi fundamental loyiha doirasida to‘g‘ri tarqaluvchi neyron to‘rlarning optimal strukturasini aniqlashda foydalanilgan (O‘zbekiston Respublikasi Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligining 2020 yil 30 iyundagi 89-03-2330-son ma’lumotnomasi). Taklif qilingan mezon bo‘yicha ilmiy natijalarning qo‘llanilishi to‘rning umumlashtirish qobiliyatini oshirishga imkon bergan; 
ishlab chiqilgan adaptiv faollashtirish funksiyalari va neyroto‘r modellarni strukturali parametrik sintezlash algoritmi F-4-56 “Murakkab texnologik ob’ektlarning intellektual boshqarish sistemalarini qat’iymas to‘plamlarni tasvirlash asosida strukturali parametrik sintezlashning nazariy asoslarini va usullarini ishlab chiqish” mavzusidagi va A-5-40 “Transport oqimlari ob’ektlarini intellektual boshqarish usullari va apparat-dasturiy vositalarini ishlab chiqish” mavzusidagi loyihalarda strukturali parametrik sintezlashning usullarini ishlab chiqishda foydalanilgan (O‘zbekiston Respublikasi Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligining 2020 yil 30 iyundagi 89-03-2330-son ma’lumotnomasi). Ilmiy natijalarning qo‘llanilishi modifikatsiyalangan algoritm asosida neyron to‘ri modellarini parametrik optimallashtirish imkonini bergan;
adaptiv faollashtirish funksiyalari va neyroto‘r modellarni strukturali parametrik sintezlash algoritmi A-5-42 “Aprior noaniqlik sharoitida texnologik ob’ektlarni avtomatlashtirilgan monitoringi va boshqarishni intellektullashning dasturiy instrumental vositasi” mavzusidagi loyihada nochiziqli sistemalarni identifikatsiya qilishda foydalanilgan (O‘zbekiston Respublikasi Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligining 2020 yil 30 iyundagi 89-03-2330-son ma’lumotnomasi). Ilmiy natijalarning qo‘llanilishi neyro-noravshan modellarni strukturaviy-parametrik optimallashtirish asosida modifikatsiyalangan algoritm yaratish imkonini bergan.