Shamol generatori ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish

Shahboz Komilov

Статья · 2023

Shamol generatori ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish

Редактировать паспорт — nationaldri.uz

20.1016/agroilm/2023/v12_i4/94089194Узбекский

Паспорт

Зеркало паспорта из реестра nationaldri.uz. Редактирование возможно только на nationaldri.uz.

Авторы

Shahboz Komilovпрофиль не привязан
TDTU

Аннотация

Ushbu maqolada «Shamol generatori ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish» mavzusi tahlil qilingan. Tadqiqotda statistik tahlil va modellashtirish usullaridan foydalanilgan. Natijalar shamol generatori samaradorligini oshirishga xizmat qiladi.

Ключевые слова

Библиографические данные

DRI: 20.1016/agroilm/2023/v12_i4/94089194
Тип работы: Статья
Журнал: Agro ilmISSN 2181-0575
Том и номер: том 12, № 4
Страницы: 1–6
Дата публикации: 1 августа 2023
Язык: Узбекский
Полный текст: Открыть на странице издания (откроется в новой вкладке)
Зеркало паспорта: синхронизировано 21.09.2026, 16:49, версия 1

Показатели

Цитирования

Без самоцитирований: 2

Без самоцитирования

Просмотры

Скачивания

Статистика по источникам

Повторы (24 часа) и боты отфильтрованы.

Статистика по источникам
Источник	Просмотры	Скачивания
Страница журналаjournal.milliykengash.com	0	0
Сборник конференцииconference.milliykengash.com	0	0
Резолвер DRIпереходы через nationaldri.uz	1	—
Всего	1	0

Ссылки

Открыть на nationaldri.uz (откроется в новой вкладке)
Полный паспорт (nationaldri.uz) (откроется в новой вкладке)
Редактировать паспорт — nationaldri.uz (откроется в новой вкладке)
Чтобы исправить ошибку в паспорте, издавший журнал или автор используют кабинет nationaldri.uz.

Использование по месяцам

Просмотры и скачивания за последние 24 месяца (все источники).

«Shamol generatori ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish»: просмотры и скачивания по месяцам
month	Просмотры	Скачивания
июл. 2026	1	0

Список литературы

Источники, на которые ссылается работа, и их сопоставление с работами реестра.

Всего записей: 27сопоставлено: 13на модерации: 1внешних источников: 13

1.
Oripov I.U., Komilov Sh.G'., Aliyev U.K., va boshq. Shamol generatori tebranish xarakteristikalarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Texnika yulduzlari. – 2021. – №12. – B. 27–38. https://nationaldri.uz/20.1006/ty/2021/i12/20818585
СопоставленоТочно по DRI→ Shamol generatori tebranish xarakteristikalarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish
2.
Umarov B.Z., Mamatova O.M. Paxta tozalsah mashinasi harorat rejimini genetik algoritm yordamida optimallashtirish // O'zDJTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2012. – №4. – B. 22–29. – DRI 20.1023/ozdjtuilm/2012/v2_i4/16667316
СопоставленоТочно по DRI→ Paxta tozalash mashinasi harorat rejimini genetik algoritm yordamida optimallashtirish
3.
Samuelson P., Nordhaus W. Economics. 19th ed. – New York: McGraw-Hill, 2010. – 744 p.
Внешний источник
4.
Lee J., Schmidt P. (2010). Water use efficiency under deficit irrigation of cotton. Journal of Economic Perspectives, 81, 630–931.
Внешний источник
5.
Shukurova R.N., Normatova U.M., Abdurahmonov S.J. Quyosh kollektori ish rejimini matematik modellashtirish yordamida optimallashtrish // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2012. – №2. – B. 1–9. URL: https://nationaldri.uz/20.1006/tdtufti/2012/v2_i2/48648315
СопоставленоТочно по DRI
6.
Морозова Н.Г. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования // Физика твёрдого тела. – 2002. – № 12. – С. 49–107.
Внешний источник
7.
Normatova S.I., Kenjayev B.F., Kamolova G.S., va boshq. Transformator asosiy podstansiyasi uchun kompozit materiallar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2017. – №1. – B. 14–23.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00
8.
Schmidt P., Garcia L. (2003). Deep residual learning for image recognition. Sustainability, 111, 405–924.
Внешний источник
9.
Волков А.Н. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования. – М.: Наука, 2020. – 202 с.
Внешний источник
10.
Sharipov R.M. Kompressor qurilmasi uchun polimer qoplamalar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // Xalq ta'limi. – 2020. – №4. – B. 77–91.
Внешний источник
11.
Toshpo'latov U.O. Samarqandda qal'alri bo'yicha tarixiy-arxeologik tadqiqotlar (Namangan viloyati misolida) // «Tilshunoslik va adabiyotshunoslikning dolzarb masalalari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2019. – B. 33–34. https://nationaldri.uz/20.2002/mkfan2019/2019/62290621
СопоставленоТочно по DRI
12.
Kim S. Asinxron dvigatel ish rejimini eksperimental tadqiqot yordamida optimallashtirish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2019. – 130 b.
Внешний источник
13.
Petrova A.S. Kompressor qurilmasi uchun polimer qoplamalar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. – Toshkent: Adabiyot uchqunlari, 2010. – 192 b.
Внешний источник
14.
Fayziyeva S.Z., Xamidova U.F. Nasos stansiyasi mustahkamlik ko'rsatkichlarini imitatsion modellashtirish yordamida optimallashtirish. – Toshkent: Innovatsiya, 2013. – 129 b.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00
15.
Лебедева О.М. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования. – М.: Наука, 2022. – 297 с.
Внешний источник
16.
Выготский Л.С. Педагогическая психология. – М.: Педагогика, 1991. – 480 с.
Внешний источник
17.
Garcia L. (2001). A meta-analysis of active learning in STEM education revisited. Computers & Education, 156, 212–904. DOI: 10.1016/j.compedu.2001.918150
Внешний источник
18.
Sidorov V.P. Temir yo'l izi uchun kompozit materiallar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2022. – 215 b.
На модерации
19.
Jabborov, L. G`., & Bozorova, M. S. (2014). On a Cauchy problem for a fractional differential equation. Matematika instituti byulleteni, 1(1), 15–27.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,98
20.
Saidova, N. M. (2017). Biogaz manbalaridan foydalanib temir yo'l izi samaradorligini. Toshkent.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,92
21.
To'xtayeva S.M., Eshmatov K.K. Quyosh kollektori ishonchliigini usullar bilan baholash // «Matematik fizika va tegishli muammolar» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2020. – B. 3–4.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,96
22.
Shukurova R.N., Komilov Sh.G'., Yusupova L.B., va boshq. Оптимизация режимов работы насосной танции методом математического моделирования (на примере Бухары) 44 // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2020. – №4. – B. 1–4.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00
23.
Haydarova, O'. M. (2018). Nasos stansyasi ish rejimini eksperimental tadqiqot yordamida optimallashtirish. Texnika yulduzlari, 1–13. https://doi.org/10.52015/ty.2018.8.8.1
СопоставленоТочно по DOI
24.
Garcia L., Wang L., Anderson R. (2018). Machine learning methods for credit scoring: a systematic review. Physical Review B, 141, 641–977. DOI: 10.1103/PhysRevB.2018.483406
Внешний источник
25.
O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2019-yil 31-dekabrdagi 1059-son qarori. – Toshkent, 2019.
Внешний источник
26.
Shukurova R.N., Kamolova G.S. Biogaz manbalaridan foydalanib transformator podstansiyasi energiya samaradorligini oshirish // TDTU: fan, ta`lim va innovatsiya. – 2016. – №1. – B. 1–5.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00
27.
Asqarova, B. M., Komilova, N. F., & Eshonqulov, A. S. (2019). A comparative study of neologisms in Uzbek and English (case of Tashkent). O'zDJTU ilmiy-uslubiy jurnali, 9(4), 1–8. DOI: 10.52040/ozdjtuilm.2019.9.4.1
СопоставленоТочно по DOI

Цитирующие работы

Работы реестра, ссылающиеся на эту работу, сначала новые.

Optimization of solar collectors using neural networks (case of Tashkent) 58
Авторы: Normatova SarvinozO'zMU fizika-matematika jurnali
DRI20.1002/fizmatj/2025/i5/53080682 Открыть на nationaldri.uzСтатья2просм.0скач.
Год2025
Цитирования1
Talabalar o'quvchilarida o'qish savodxonligi rivojlantirishning didaktik imkoniyatlari
Авторы: Rahimova Dilfuza, Xoliqova Sabina Zafar qizi, G'aniyeva ShahnozaJDPU ilmiy-uslubiy jurnali
DRI20.1014/jdpuilm/2024/v8_i4/74633817 Открыть на nationaldri.uzСтатья5просм.0скач.
Год2024
Цитирования3

[1] 1.
Oripov I.U., Komilov Sh.G'., Aliyev U.K., va boshq. Shamol generatori tebranish xarakteristikalarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Texnika yulduzlari. – 2021. – №12. – B. 27–38. https://nationaldri.uz/20.1006/ty/2021/i12/20818585
СопоставленоТочно по DRI→ Shamol generatori tebranish xarakteristikalarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish

[2] 2.
Umarov B.Z., Mamatova O.M. Paxta tozalsah mashinasi harorat rejimini genetik algoritm yordamida optimallashtirish // O'zDJTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2012. – №4. – B. 22–29. – DRI 20.1023/ozdjtuilm/2012/v2_i4/16667316
СопоставленоТочно по DRI→ Paxta tozalash mashinasi harorat rejimini genetik algoritm yordamida optimallashtirish

[3] 3.
Samuelson P., Nordhaus W. Economics. 19th ed. – New York: McGraw-Hill, 2010. – 744 p.
Внешний источник

[4] 4.
Lee J., Schmidt P. (2010). Water use efficiency under deficit irrigation of cotton. Journal of Economic Perspectives, 81, 630–931.
Внешний источник

[5] 5.
Shukurova R.N., Normatova U.M., Abdurahmonov S.J. Quyosh kollektori ish rejimini matematik modellashtirish yordamida optimallashtrish // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2012. – №2. – B. 1–9. URL: https://nationaldri.uz/20.1006/tdtufti/2012/v2_i2/48648315
СопоставленоТочно по DRI

[6] 6.
Морозова Н.Г. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования // Физика твёрдого тела. – 2002. – № 12. – С. 49–107.
Внешний источник

[7] 7.
Normatova S.I., Kenjayev B.F., Kamolova G.S., va boshq. Transformator asosiy podstansiyasi uchun kompozit materiallar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // TDTU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2017. – №1. – B. 14–23.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00

[8] 8.
Schmidt P., Garcia L. (2003). Deep residual learning for image recognition. Sustainability, 111, 405–924.
Внешний источник

[9] 9.
Волков А.Н. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования. – М.: Наука, 2020. – 202 с.
Внешний источник

[10] 10.
Sharipov R.M. Kompressor qurilmasi uchun polimer qoplamalar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // Xalq ta'limi. – 2020. – №4. – B. 77–91.
Внешний источник

[11] 11.
Toshpo'latov U.O. Samarqandda qal'alri bo'yicha tarixiy-arxeologik tadqiqotlar (Namangan viloyati misolida) // «Tilshunoslik va adabiyotshunoslikning dolzarb masalalari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2019. – B. 33–34. https://nationaldri.uz/20.2002/mkfan2019/2019/62290621
СопоставленоТочно по DRI

[12] 12.
Kim S. Asinxron dvigatel ish rejimini eksperimental tadqiqot yordamida optimallashtirish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2019. – 130 b.
Внешний источник

[13] 13.
Petrova A.S. Kompressor qurilmasi uchun polimer qoplamalar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. – Toshkent: Adabiyot uchqunlari, 2010. – 192 b.
Внешний источник

[14] 14.
Fayziyeva S.Z., Xamidova U.F. Nasos stansiyasi mustahkamlik ko'rsatkichlarini imitatsion modellashtirish yordamida optimallashtirish. – Toshkent: Innovatsiya, 2013. – 129 b.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00

[15] 15.
Лебедева О.М. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования. – М.: Наука, 2022. – 297 с.
Внешний источник

[16] 16.
Выготский Л.С. Педагогическая психология. – М.: Педагогика, 1991. – 480 с.
Внешний источник

[17] 17.
Garcia L. (2001). A meta-analysis of active learning in STEM education revisited. Computers & Education, 156, 212–904. DOI: 10.1016/j.compedu.2001.918150
Внешний источник

[18] 18.
Sidorov V.P. Temir yo'l izi uchun kompozit materiallar asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. – Toshkent: Iqtisodiyot, 2022. – 215 b.
На модерации

[19] 19.
Jabborov, L. G`., & Bozorova, M. S. (2014). On a Cauchy problem for a fractional differential equation. Matematika instituti byulleteni, 1(1), 15–27.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,98

[20] 20.
Saidova, N. M. (2017). Biogaz manbalaridan foydalanib temir yo'l izi samaradorligini. Toshkent.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,92

[21] 21.
To'xtayeva S.M., Eshmatov K.K. Quyosh kollektori ishonchliigini usullar bilan baholash // «Matematik fizika va tegishli muammolar» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2020. – B. 3–4.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 0,96

[22] 22.
Shukurova R.N., Komilov Sh.G'., Yusupova L.B., va boshq. Оптимизация режимов работы насосной танции методом математического моделирования (на примере Бухары) 44 // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2020. – №4. – B. 1–4.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00

[23] 23.
Haydarova, O'. M. (2018). Nasos stansyasi ish rejimini eksperimental tadqiqot yordamida optimallashtirish. Texnika yulduzlari, 1–13. https://doi.org/10.52015/ty.2018.8.8.1
СопоставленоТочно по DOI

[24] 24.
Garcia L., Wang L., Anderson R. (2018). Machine learning methods for credit scoring: a systematic review. Physical Review B, 141, 641–977. DOI: 10.1103/PhysRevB.2018.483406
Внешний источник

[25] 25.
O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2019-yil 31-dekabrdagi 1059-son qarori. – Toshkent, 2019.
Внешний источник

[26] 26.
Shukurova R.N., Kamolova G.S. Biogaz manbalaridan foydalanib transformator podstansiyasi energiya samaradorligini oshirish // TDTU: fan, ta`lim va innovatsiya. – 2016. – №1. – B. 1–5.
СопоставленоНечёткое совпадение, S = 1,00

[27] 27.
Asqarova, B. M., Komilova, N. F., & Eshonqulov, A. S. (2019). A comparative study of neologisms in Uzbek and English (case of Tashkent). O'zDJTU ilmiy-uslubiy jurnali, 9(4), 1–8. DOI: 10.52040/ozdjtuilm.2019.9.4.1
СопоставленоТочно по DOI