Искандарова Сайёра Нурмаматовнанинг 
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар.
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи): «Қўлёзма матни тасвирларини қайта ишлаш ва таниб олишнинг гибрид алгоритмлари», 05.01.03 – «Информатиканинг назарий асослари » (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2020.4. PhD/ Т895. 
Илмий раҳбар: Мухамедиева Дилноз Тулкуновна, техника фанлари доктори, профессор. 
Диссертация бажарилган муассаса номи: Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети ҳузуридаги Ахборот коммуникация- технологиялари илмий-инновацион маркази.
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: Тошкент ахборот технологиялари университети хузуридаги DSc.13/30.12.2019.Т.07.01 рақамли илмий кенгаш асосидаги бир марталик илмий кенгаш.
Расмий оппонентлар: Мирзаев Намоз, техника фанлари доктори, катта илмий ходим; Бекмуратов Қосим Аллабердиевич, техника фанлари номзоди, доцент. 
Етакчи ташкилот: Самарқанд давлат университети
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади ўрамли нейрон тармоғи, рекуррент нейрон тармоқлар ва норавшан тўпламлар назариясини қўллаган ҳолда қўлёзма матни тасвирини қайта ишлаш ҳамда таниб олишнинг гибрид алгоритмларини такомиллаштириш ва ишлаб чиқишдан иборат. 
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги қуйидагилардан иборат:
қўлёзма матни тасвирига ишлов беришда норавшан тўпламлар назарияси асосида тасвир контрастини чизиқли адаптив ошириш алгоритми такомиллаштирилган;
норавшан тўпламлар назарияси асосида қўлёзма матни тасвирига ишлов бериш жараёнида тасвир локал контрастларни ночизиқли ўзгартириш алгоритми такомиллаштирилган;
қўлёзма матни тасвирини қатор сегментациялаш  алгоритми қатор оғишини ҳисобга олган ҳолда энг қисқа масофани аниқловчи (А*) алгоритми ёрдамида такомиллаштирилиб ишлаб чиқилди;
ўрамли нейрон тармоқ (CNN), узун қисқа нейрон тармоғи (LSTM) ва норавшан тўпламлар назарияси ёрдамида такомиллашган вақтинча  таснифли уланишлар (fuzzyCTC) ҳисобига қўлёзма матн тасвирини таниб олишда гибрид нейрон тармоғи архитектураси ишлаб чиқилган. 
IV. Тадқиқот натижаларининг жорий қилиниши: Диссертация ишининг асосий илмий натижалари қуйидаги объектларга жорий қилинган: 
(А*) алгоритмига асосланиб қўлёзма матн тасвирларини қатор сегментациясини такомиллаштириш асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа  Самарқанд давлат музей-қўриқхонаси қўлёзмалар фондига жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларни ривожлантириш вазирлигининг 2021 йил 09 февралдаги 33-8/929-сон маълумотномаси). Ишлаб чиқилган қўлёзма матнлар сегментацияси учун қатор сегментациялаш алгоритмини қўллаш натижасида 70-80%  таниб олишга ва 10% га иш самарадорлигини ошириш имконини берган;
норавшан тўпламлар назарияси асосида такомиллаштирилган гибрид нейрон тармоқ асосида яратилган қўлёзма матн тасвирини таниб олиш дастурий мажмуаси Имом Бухорий халқаро илмий тадқиқот маркази фондига жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларни ривожлантириш вазирлигининг 2021 йил 09 февралги 33-8/929-сон маълумотномаси). Қўлёзма матни тасвирларини босма шаклга ўтказиб, 70-80% аниқликда таниб олиш натижаларига эришилган. Қўлёзма матнларни таниб олиш орқали маълумотларни қайта ишлаш ва излаб топиш самарадорлигини 10%  га ошириш имконини берган;
қўлёзма матн тасвирларини халақитларни камайтириш норавшан тўпламлар назарияси асосида такомиллаштирилган алгоритмлари Ички Ишлар вазирлиги Малака ошириш институтининг Ахборот-ресурс марказига жорий қилинган (Ички ишлар вазирлигининг 2020 йил 14 ноябрдаги 02/3842-сон маълумотномаси ва Ахборот технологиялари ва коммуникацияларни ривожлантириш вазирлигининг 2021 йил 09 февралдаги 33-8/929-сон маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижасида такомиллаштирилган қўлёзма матн тасвирларига дастлабки ишлов бериш асосида 80-90% аниқликда таниб олишга эришилган ва натижа иш самарадорлигини 15% га ошириш имконини берган.