Раджабов Собиржон Сатторовичнинг 
техника фанлари доктори (DSc) диссертацияси ҳимояси ҳақида эълон

I. Умумий маълумотлар. 
Диссертация мавзуси, ихтисослик шифри (илмий даража бериладиган фан тармоғи номи): «Белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделларини қуришга асосланган таниб олиш усуллари», 05.01.11 – «Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект» (техника фанлари).
Диссертация мавзуси рўйхатга олинган рақам: В2022.1.DSc/Т186.
Илмий маслаҳатчи: Фазилов Шавкат Хайруллаевич, 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: Дудкин Александр Арсентьевич, техника фанлари доктори, профессор; Карпенко Анатолий Павлович, физика-математика фанлари доктори, профессор; Севинов Жасур Усмонович, техника фанлари доктори, профессор.
Етакчи ташкилот номи: Наманган давлат университети.
Диссертация йўналиши: назарий ва амалий аҳамиятга молик.
II. Тадқиқотнинг мақсади катта ўлчамдаги белгиланган маълумотларни репрезентатив ифодалаш механизмини амалга оширишга асосланган таниб олиш усулларини ишлаб чиқишдан иборат.
III. Тадқиқотнинг илмий янгилиги: 
берилган белгилар фазосидан объектлар атрибутлари берилган белгилари боғлиқлари моделлари кўринишида ифодаланган редукцияланган фазога ўтишга асосланган интенсионал таниб олиш усули таклиф қилинган;
интенсионал усул асосида белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделлари, афзал кўрилган моделлар ва белгиларнинг ўзаро боғлиқлари моделларининг афзал кўрилган бирикмаларини қуришга асосланган таниб олиш алгоритмлари оиласи ишлаб чиқилган;
ўқув танланмасидаги эталонлар сифатида репрезентатив объектларни ажратиб олиш ва кейин ушбу объектларни баён қилувчи белгиларнинг ўзаро боғлиқликларини баҳолашга асосланган гибрид таниб олиш усули таклиф қилинган;
гибрид усул асосида репрезентатив объектларни ажратиб олиш ва ушбу объектлар учун белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделлари, афзал кўрилган моделлар ва белгиларнинг ўзаро боғлиқлари моделларининг афзал кўрилган бирикмаларини қуришга асосланган таниб олиш алгоритмлари оиласи ишлаб чиқилган;
берилган белгиларни ўзаро боғлиқликлари моделларини қуриш ва ўқув танланмасидаги эталонлар сифатида репрезентатив объектларни ажратиб олишга асосланган таклиф қилинган таниб олиш алгоритмлари оилаларини параметрлаштириш амалга оширилган;
интесионал ва гибрид усуллари асосида ишлаб чиқилган таниб олиш алгоритмлари оилаларининг ҳар бири доирасида экстремал алгоритмни қуриш масаласи шакллантирилган ва ечилган.
IV. Тадқиқoт натижаларининг жорий қилиниши. Белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделлари қуришга асосланган таниб олиш усулларини ишлаб чиқиш бўйича олинган илмий натижаларнинг амалий қўлланилиши қуйидагилардан иборат:
белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделлари, белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари афзал моделлари ва моделларининг афзал бирикмаларини қуришга асосланган таниб олиш алгоритмлари ҳамда улар асосида ишлаб чиқилган дастурий таъминот Ҳарбийлаштирилган қўриқлаш бошқармасининг Қамчиқ отряди фаолиятида қўлланилган (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йилнинг 11 февралидаги 33-8/769-сонли маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижаларидан фойдаланиш юз тасвирлари бошланғич белгилар ўрнига белгилар ўзаро боғлиқликларининг афзал моделлари ва моделларнинг афзал бирикмаларидан фойдаланилиши ҳисобига таниб олиш аниқлиги 95% дан кам бўлмаган ҳолда юз тасвири бўйича шахсни идентификация қилиш вақтини ўртача 25% га қисқартиришга ҳамда назорат-ўтказиш пунктининг ўтказиш имкониятини 1,2 марта оширишга имкон берган; 
белгилар ўзаро боғлиқликларининг афзал моделларини ажратиб олиш, репрезентатив объектларни ажратиб олиш ва белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари моделларини қуришга асосланган таниб олиш алгоритмлари ҳамда улар асосида ишлаб чиқилган дастурий таъминот Республика шошилинч тиббий ёрдам илмий маркази Жарроҳлик трансплантологияси бўлими фаолиятида қўлланилди (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йилнинг 11 февралидаги 33-8/769-сонли маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижаларидан фойдаланиш белгиларнинг ўзаро боғлиқликлари омилини ҳисобга олиш йўли билан бошланғич белгилар фазоси ўлчамини пасайтириш ҳисобига донор буйракларидаги патологик ўзгаришларни аниқлаш мақсадида МСКТ тасвирларини таҳлил қилиш вақтини 20% га қисқартиришга имкон берган;
белгилар ўзаро боғлиқликлари моделларини қуришга асосланган таниб олиш алгоритмлари ва уларнинг асосида ишлаб чиқилган дастурий таъминот «MYSOFT GLC» МЧЖ фаолиятида қўлланилди (Ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлигининг 2022 йилнинг 11 февралидаги 33-8/769-сонли маълумотномаси). Илмий тадқиқот натижаларидан фойдаланиш юз тасвирлари бошланғич белгилар ўрнига белгилари ўзаро боғлиқликларининг афзал моделлари ва моделларини афзал бирикмаларидан фойдаланилиш ҳисобига таниб олиш аниқлиги 95% дан кам бўлмаган ҳолда юз тасвири бўйича шахсни идентификация қилиш вақтини ўртача 20% га қисқартиришга ҳамда бинолар ва хоналарга киришни назорат қилиш жойининг ўтказиш имкониятини 1,2 марта оширишга имкон берган.