Safarova Lola Ulmasovnaning
falsafa doktori (PhD) dissertatsiya himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): «Qoramollar kasalligini tashxislashning noravshan-mantiqiy algoritmlari», 05.01.03 –Informatikaning nazariy asoslari (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2020.4. PhD/T1937.
Ilmiy rahbar: Muxamedieva Dilnoz Tulkinovna, texnika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi, Ilmiy kengash raqami: Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, DSc.13/30.12.2021.T.142.01.
Rasmiy opponentlar Babomuradov Ozod Jo‘raevich, texnika fanlari doktori, katta ilmiy xodim; Mamaraufov Odil Abduxamitovich, texnika fanlari falsafa doktori, (PhD).
Yetakchi tashkilot: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi  Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: Sugeno noravshan xulosasi va neytrosofik noravshan to‘plamlar asosida qoramollar kasalliklarini tashxislash modellari va algoritmlarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
qoramollar kasalliklarini tashxislashning bilimlar bazasini yaratish asosida noravshan Sugeno modelini qurish algoritmi takomillashtirilgan;
interval usuli va neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi asosida sinflashtirish masalalarini echish algoritmi takomillashtirilgan;
Sugeno noravshan xulosasi va neytrosofik noravshan to‘plam asosida qoramollar kasalliklarini tashxislash modellari va takomillashtirilgan algoritm ishlab chiqilgan;
interval neytrosofik noravshan to‘plamlar nazariyasi asosida qaror qabul qilish masalalarini echish algoritmi takomillashtirilgan. 
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi: 
Qoramollar kasalligini tashxislash masalasini echish bilan bog‘liq bo‘lgan mavjud hamda taklif etilgan model va algoritmlar asosida ishlab chiqilgan dasturiy vositasi asosida:
qoramollarning ikkilamchi osteodistrofiya kasalliklari sabablari, rivojlanish xususiyatlari, klinik belgilarining paydo bo‘lishini bashoratlashning noravshan modeli dasturiy vositasi «Jizzax viloyati veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish boshqarmasi» da qo‘llanilgan (Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish davlat qo‘mitasining 2021 yil  24 dekabrdagi № 02/23-2367-sonli ma’lumotnomasi). Natijada qoramollar kasalligini tashxislashga ketadigan vaqtni 15-20% ga qisqartirish imkoni bergan;
qoramolarning tajribaviy ma`lumotlari asosida tashxislash va kasallik belgilarini baholash dasturiy vositasi «Namangan viloyati veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish boshqarmasi» da qo‘llanilgan (Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish davlat qo‘mitasining 2021 yil 24 dekabr 02/23-2367-sonli ma’lumotnomasi). Natijalar qoramollarni tashxislash uchun zarur bo‘lgan vaqtni 15% kamaytiradi va ma’lumotlarni tahlil qilish samaradorligini 10% gacha oshirgan;
takomillashtirilgan noravshan Sugeno algoritmi  va qoramollar kasalligini tashxislovchi dasturiy vositasi «Samarqand viloyati veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish boshqarmasi»da qo‘llanilgan (Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish davlat qo‘mitasining 02/23-2367 yil 24 dekabrdagi 2021-sonli ma’lumotnomasi). Olingan natijalar o‘z vaqtida tashxis qo‘yish va muayyan terapevtik tadbirlarni amalga oshirishga imkon beradi, shuningdek ma’lumotlarni tahlil qilish vaqtini qisqartiradi, qoramollarni tashxislash samaradorligini 15-20% ga oshirgan;
yuqori maxsuldor sigirlarning kasalliklarini tashxislash  uchun takomillashtirilgan noravshan Sugeno algoritmi dasturiy vositasi «Samarqand viloyati Bulung‘ur tumani veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish boshqarmasi»da qo‘llanilgan (Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish davlat qo‘mitasining 2021 yil 24 dekabrdagi -02/23-2367 - sonli ma’lumotnomasi). Natijada yuqori maxsuldor sigirlarning kasalligini aniqlash vaqti 10% qisqartiradi va tashxis qo‘yish samaradorligini 15% ga oshirgan;