Optimization of induction motors using neural networks (case of Fergana) 38

Собирова Саодат Асрор қизи; Xoliqov Behruz Po'lat o'g'li

doi:10.52037/kkt.2026.13.3.2

Maqola · 2026

Optimization of induction motors using neural networks (case of Fergana) 38

Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz

20.1021/kkt/2026/v13_i3/42587202Inglizcha

Pasport

nationaldri.uz registridagi pasport ko'zgusi. Tahrir faqat nationaldri.uz da amalga oshiriladi.

Mualliflar

Собирова Саодат Асрор қизи ORCID 0000-0002-0025-8349 (yangi oynada ochiladi)
ToshKTI
Xoliqov Behruz Po'lat o'g'li ORCID 0000-0002-0025-7717 (yangi oynada ochiladi)
Ташкентский химико-технологический институт

Annotatsiya

The article examines optimization of induction motors using neural networks (case of Fergana) 38. A comparative analysis of international experience is provided. Practical recommendations are proposed.

Kalit so'zlar

Bibliografik ma'lumotlar

DRI: 20.1021/kkt/2026/v13_i3/42587202
Ish turi: Maqola
Jurnal: Kimyo va kimyoviy texnologiyaISSN 2181-0753
Jild va son: 13-jild, 3-son
Sahifalar: 7–16
Nashr sanasi: 7-may, 2026
Til: Inglizcha
Tashqi DOI: 10.52037/kkt.2026.13.3.2 (yangi oynada ochiladi)
To'liq matn: Nashr sahifasida ochish (yangi oynada ochiladi)
Pasport ko'zgusi: 21.09.2026, 17:50 da sinxronlangan, versiya 1

Ko'rsatkichlar

Iqtiboslar

0

O'z-o'ziga iqtibossiz: 0

O'z-o'ziga iqtibossiz

0

Ko'rishlar

0

Yuklab olishlar

0

Manba bo'yicha statistika

Takrorlar (24 soat) va botlar filtrlangan.

Manba bo'yicha statistika
Manba	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
Jurnal sahifasijournal.milliykengash.com	0	0
Konferensiya to'plamiconference.milliykengash.com	0	0
DRI resolvernationaldri.uz orqali o'tishlar	0	—
Jami	0	0

Havolalar

nationaldri.uz da ochish (yangi oynada ochiladi)
To'liq pasport (nationaldri.uz) (yangi oynada ochiladi)
Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz (yangi oynada ochiladi)
Pasportdagi xatoni tuzatish uchun nashr qilgan jurnal yoki muallif nationaldri.uz kabinetidan foydalanadi.

Oylik foydalanish

Oxirgi 24 oy bo'yicha ko'rish va yuklab olishlar (barcha manbalar).

Foydalanish statistikasi hali yo'q

Adabiyotlar ro'yxati

Ish havola bergan manbalar va ularning registrdagi ishlar bilan moslashtirilishi.

Jami 18 ta yozuv11 ta moslandi2 ta moderatorda5 ta tashqi manba

1.
Norqulova S.S., Kuznetsova Y.A. Optimization of induction motors using neural networks (case of Bukhara). – Toshkent: FarPI, 2023. – 136 b. – DRI 20.1029/books/b2023/97703367
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Optimization of induction motors using neural networks (case of Bukhara)
2.
Иванов И.И. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования // Экономика и математические методы. – 2004. – № 5. – С. 72–148.
Tashqi manba
3.
Qosimov, Sh. A. (2019). Maktabgacha yoshdagi bolalar o'quvchilarida raqamli kompetensiya rivojlantirishning innovatsion yondashuvlari. In «Raqamli texnologiyalar va kiberxavfsizlik» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 5–7). Toshkent. DRI: 20.1003/tatuconf2019/2019/82614410
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Maktabgacha yoshdagi bolalar o'quvchilarida raqamli kompetensiya rivojlantirishning innovatsion yondashuvlari
4.
Ahmadjonova, H. M., & Po'latov, K. K. (2018). Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bialn baholash. TDTU ilmiy-uslubiy jurnali, 10(3), 17–23. – DRI 20.1006/tdtuilm/2018/v10_i3/10099791
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bilan baholash
5.
Sobirova S.A. Optimization of pumping stations using neural networks (case of Samarkand) 7 // «Tibbiyotning dolzarb muammolari» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2023. – B. 1–3.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Optimization of pumping stations using neural networks (case of Samarkand) 7
6.
Kumar V., Smith J. (2015). Economic growth and institutional quality in transition economies. IEEE Access, 58, 700–906.
Tashqi manba
7.
Umrzoqova, G. G'., Rustamova, N. J., & Rustamov, O. J. (2024). Quyosh kollektori mustahkamlik ko'rsatkichlarini sonli usullar yordamida. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 12(3), 1–6.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,98→ Quyosh kollektori mustahkamlik ko'rsatkichlarini sonli usullar yordamida optimallashtirish
8.
Sobirova S.A., Nazarov O.F., Qodirov J.S., va boshq. Issiqlik almashtirgich ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Ilm-fan va texnika taraqqiyoti. – 2024. – №1. – B. 13–17.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Issiqlik almashtirgich ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish
9.
Jabborova N.M., Qosimova S.T., Smirnov D.V. Qushlariga iqlim o'zgarishining ta'siri // TerDU ilmiy axborotnomasi. – 2014. – №11. – B. 1–8. URL: https://nationaldri.uz/20.1011/terdu/2014/v6_i11/72852634
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Qushlariga iqlim o'zgarishining ta'siri
10.
Mirzayeva N.R., Temirov S.S., G'aniyev U.T. Maktabgacha ta'limda flipped classroom asosida mustaqil ta'limni takomillahtirish // OAK axborotnomasi. – 2019. – B. 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Maktabgacha ta'limda flipped classroom asosida mustaqil ta'limni takomillashtirish
11.
Zokirov R.U. ВЛИЯНИЕ БИОПРЕПАРАТОВ HAQIDA НА УРОЖАЙНОСТЬ ХЛОПЧАТНИКА: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2023. – 66 b.
Moderatorda
12.
Ushinskiy K.D. Tanlangan pedagogik asarlar. – Toshkent: O'qituvchi, 1968. – 380 b.
Tashqi manba
13.
Абдураҳмонова, Ш. Ғ., & Эргашев, Ҳ. И. (2013). Оптимизтион оф солар соллесторс усинг генетис алгоритҳмс. ТДТУ илмий-услубий журнали, 5(2), 1–7.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Optimization of solar collectors using genetic algorithms
14.
Smith J., Müller K., Lee J. (2006). Deep residual learning for image recognition in developing countries. Agricultural Water Management, 12, 524–963. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2006.54788
Tashqi manba
15.
Davletova R.S. Issiqlik almashtirgich uchun mahalliy xomashyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2013. – 134 b.
Moderatorda
16.
O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2019-yil 31-dekabrdagi 1059-son qarori. – Toshkent, 2019.
Tashqi manba
17.
Hasanova N.R. Kompressor qurilmasi ish rejimini sonli usullar optimallashtirish // «Raqamli iqtisodiyot va innovatsion rivojlanish» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2024. – B. 27–30.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,96→ Kompressor qurilmasi ish rejimini sonli usullar yordamida optimallashtirish
18.
Xoliqova, Z. Sh., Ismoilova, N. G'., Toshmatova, N. S., et al. (2026). Nasos stansiyasi ishonchliligini neyron tarmoqlar bilan baholash (Surxondaryo viloyati misolida). Nizomiy nomidagi TDPU ilmiy axborotlari, 16(3), 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Nasos stansiyasi ishonchliligini neyron tarmoqlar bilan baholash (Surxondaryo viloyati misolida)

Iqtibos beruvchi ishlar

Registrdagi shu ishga havola bergan ishlar, yangilari birinchi.

Hozircha bu ishga iqtibos berilmagan

Registrdagi boshqa ishlar bu ishga havola bersa, ular shu yerda ko'rinadi.

[1] 1.
Norqulova S.S., Kuznetsova Y.A. Optimization of induction motors using neural networks (case of Bukhara). – Toshkent: FarPI, 2023. – 136 b. – DRI 20.1029/books/b2023/97703367
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Optimization of induction motors using neural networks (case of Bukhara)

[2] 2.
Иванов И.И. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования // Экономика и математические методы. – 2004. – № 5. – С. 72–148.
Tashqi manba

[3] 3.
Qosimov, Sh. A. (2019). Maktabgacha yoshdagi bolalar o'quvchilarida raqamli kompetensiya rivojlantirishning innovatsion yondashuvlari. In «Raqamli texnologiyalar va kiberxavfsizlik» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 5–7). Toshkent. DRI: 20.1003/tatuconf2019/2019/82614410
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Maktabgacha yoshdagi bolalar o'quvchilarida raqamli kompetensiya rivojlantirishning innovatsion yondashuvlari

[4] 4.
Ahmadjonova, H. M., & Po'latov, K. K. (2018). Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bialn baholash. TDTU ilmiy-uslubiy jurnali, 10(3), 17–23. – DRI 20.1006/tdtuilm/2018/v10_i3/10099791
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bilan baholash

[5] 5.
Sobirova S.A. Optimization of pumping stations using neural networks (case of Samarkand) 7 // «Tibbiyotning dolzarb muammolari» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2023. – B. 1–3.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Optimization of pumping stations using neural networks (case of Samarkand) 7

[6] 6.
Kumar V., Smith J. (2015). Economic growth and institutional quality in transition economies. IEEE Access, 58, 700–906.
Tashqi manba

[7] 7.
Umrzoqova, G. G'., Rustamova, N. J., & Rustamov, O. J. (2024). Quyosh kollektori mustahkamlik ko'rsatkichlarini sonli usullar yordamida. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 12(3), 1–6.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,98→ Quyosh kollektori mustahkamlik ko'rsatkichlarini sonli usullar yordamida optimallashtirish

[8] 8.
Sobirova S.A., Nazarov O.F., Qodirov J.S., va boshq. Issiqlik almashtirgich ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Ilm-fan va texnika taraqqiyoti. – 2024. – №1. – B. 13–17.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Issiqlik almashtirgich ish rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish

[9] 9.
Jabborova N.M., Qosimova S.T., Smirnov D.V. Qushlariga iqlim o'zgarishining ta'siri // TerDU ilmiy axborotnomasi. – 2014. – №11. – B. 1–8. URL: https://nationaldri.uz/20.1011/terdu/2014/v6_i11/72852634
MoslandiDRI bo'yicha aniq→ Qushlariga iqlim o'zgarishining ta'siri

[10] 10.
Mirzayeva N.R., Temirov S.S., G'aniyev U.T. Maktabgacha ta'limda flipped classroom asosida mustaqil ta'limni takomillahtirish // OAK axborotnomasi. – 2019. – B. 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Maktabgacha ta'limda flipped classroom asosida mustaqil ta'limni takomillashtirish

[11] 11.
Zokirov R.U. ВЛИЯНИЕ БИОПРЕПАРАТОВ HAQIDA НА УРОЖАЙНОСТЬ ХЛОПЧАТНИКА: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2023. – 66 b.
Moderatorda

[12] 12.
Ushinskiy K.D. Tanlangan pedagogik asarlar. – Toshkent: O'qituvchi, 1968. – 380 b.
Tashqi manba

[13] 13.
Абдураҳмонова, Ш. Ғ., & Эргашев, Ҳ. И. (2013). Оптимизтион оф солар соллесторс усинг генетис алгоритҳмс. ТДТУ илмий-услубий журнали, 5(2), 1–7.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Optimization of solar collectors using genetic algorithms

[14] 14.
Smith J., Müller K., Lee J. (2006). Deep residual learning for image recognition in developing countries. Agricultural Water Management, 12, 524–963. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2006.54788
Tashqi manba

[15] 15.
Davletova R.S. Issiqlik almashtirgich uchun mahalliy xomashyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish: fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2013. – 134 b.
Moderatorda

[16] 16.
O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2019-yil 31-dekabrdagi 1059-son qarori. – Toshkent, 2019.
Tashqi manba

[17] 17.
Hasanova N.R. Kompressor qurilmasi ish rejimini sonli usullar optimallashtirish // «Raqamli iqtisodiyot va innovatsion rivojlanish» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya materiallari. – Toshkent, 2024. – B. 27–30.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,96→ Kompressor qurilmasi ish rejimini sonli usullar yordamida optimallashtirish

[18] 18.
Xoliqova, Z. Sh., Ismoilova, N. G'., Toshmatova, N. S., et al. (2026). Nasos stansiyasi ishonchliligini neyron tarmoqlar bilan baholash (Surxondaryo viloyati misolida). Nizomiy nomidagi TDPU ilmiy axborotlari, 16(3), 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00→ Nasos stansiyasi ishonchliligini neyron tarmoqlar bilan baholash (Surxondaryo viloyati misolida)