Эгамбердиев Нодир Абдуназаровичнинг 
фалсафа доктори (PhD) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар. 
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): «Суст шаклланган жараёнларни гибрид интеллектуал ёндашув асосида синфлаштириш алгоритмлари», 05.01.03 – «Информатиканинг назарий асослари» (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2022.1.PhD/Т1420.
Илмий раҳбар: Мухамедиева Дилноз Тулкуновна, техника фанлари доктори, профессор.
Диссертация бажарилган муассаса номи: Рақамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадқиқот институти. 
ИК фаолият кўрсатаётган муассаса номи, ИК рақами: Рақамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадқиқот институти, DSc.13/30.12.2021.T.142.01.
Расмий оппонентлар: Бабомурадов Озод Жўраевич, техника фанлари доктори, катта илмий ходим; Дадаханов Мусохон Хошимхонович, PhD.
Етакчи ташкилот номи: Ислом Каримов номидаги Тошкент давлат техника университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади суст шаклланган жараёнларни гибрид интеллектуал ёндашув асосида синфлаштириш модел ва алгоритмлари ҳамда дастурий мажмуасини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги: 
суст шаклланган жараёнларни синфлаштириш модели норавшан регрессия ва оптималлаштириш алгоритми асосида ишлаб чиқилган;
суст шаклланган жараёнларни нейтрософт тўплам назарияси асосида синфлаштириш моделини қуриш алгоритми такомиллаштирилган;
суст шаклланган жараёнларни синфлаштиришнинг норавшан мантиқий модел параметрларини созлаш жараёнида оптималлаштириш масаласини ақлли сув томчилари алгоритми асосида ечиш гибрид алгоритми ишлаб чиқилган.
IV. Тадқиқoт натижаларининг жорий қилиниши. Суст шаклланган жараёнларни синфлаштириш масаласини ечиш билан боғлиқ бўлган мавжуд ҳамда таклиф этилган модел ва алгоритмлар асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа асосида:
кўп қатламли нейрон тўрлари модели ҳамда норавшан регрессия ва оптималлаштириш алгоритми «Orange Group» масъулияти чекланган жамиятида корхона даромадларини башорат қилиш ва ўз вақтида тўғри қарорлар қабул қилишга кўмаклашиш жараёнида қўлланилган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йил 11 февральдаги 33-8/787-сон маълумотномаси). Натижада корхона даромадларини башорат қилиш орқали маълумотларни таҳлил қилиш учун кетадиган вақтни 10%гача қисқартиради ва башоратлаш самарадорлигини 5%гача оширади; 
суст шаклланган жараёнларни нейтрософт тўплам назариясидан фойдаланиб синфлаштириш моделини қуриш алгоритми асосида ишлаб чиқилган дастурий мажмуа Андижон вилояти кўп тармоқли тиббиёт марказига жорий қилинган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йил 11 февральдаги 33-8/787-сон маълумотномаси). Натижалар ташхис қўйиш ва муайян тиббий чораларни ўз вақтида амалга оширишга имкон беради ҳамда маълумотларни таҳлил қилиш учун кетадиган вақтни 15% гача қисқартиради, ташхислаш самарадорлигини 10%гача оширади;
суст шаклланган жараёнларни синфлаштиришнинг норавшан мантиқий гибрид алгоритми асосида ишлаб чиқилган дастур Андижон шаҳар тиббиёт бирлашмаси ва Республика шошилинч тиббий ёрдам илмий маркази Андижон  филиалида ташхис қўйиш ҳамда шифокорга қарор қабул қилишда кўмаклашиш учун жорий этилган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йил 11 февральдаги 33-8/787-сон маълумотномаси). Натижалар ташхис қўйиш ва маълумотларни таҳлил қилиш учун кетадиган вақтни 15%гача қисқартиради, ташхислаш самарадорлигини 10%гача оширади.