Философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Муканова Жанна Аскаровнаның «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша диссертациясын қорғауы
Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Муканова Жанна Аскаровнаның «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «Деректерді интеллектуалды өңдеуі бар жоғары жиілікті сканерлеудің программалық-аппараттық жүйесін құру» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - орыс тілінде
Ресми рецензенттер:
Калимолдаев Максат Нурадилович – физика-математика ғылымдарының докторы, профессор, «Ақпараттық және есептеу технологиялары институты» РМК бас директорының кеңесшісі, мамандығы: 05.13.16 - Есептеу техникасын, математикалық модельдеуді және ғылыми зерттеулердегі математикалық әдістерді қолдану (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Белощицкий Андрей Александрович – техникалық ғылымдар докторы, профессор, ғылым және инновациялар жөніндегі проректор, Astana IT University, мамандығы: 05.13.22 - Жобалар мен бағдарламаларды басқару (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Маткаримов Бахыт Турганбаевич – техникалық ғылымдар докторы, профессор, ЖШС «National Laboratory Astana» жетекші ғылыми қызметкері, Назарбаев университеті, мамандығы: 05.13.15 - Есептеу машиналары мен жүйелері (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Исмаилова Айсулу Абжаппаровна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті, мамандығы: 6D070300 – Ақпараттық жүйелер (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Ахметжанов Максат Аканович – философия докторы (PhD), Математикалық және компьютерлік пішіндеу кафедрасының доцентінің м. а., әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, мамандығы: 6D070500 – Математикалық және компьютерлік пішіндеу (Алматы қ., Қазақстан Республикасы). (Л.Н. Гумилев атындағы ЕҰУ 8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар кадрларды даярлау бағыты бойынша, оқу бағдарламалары: ОП «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету», «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» Диссертациялық кеңесінің шешімімен (31.07.2024 ж. № 3 хаттама) Едилхан Дидар – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, SMART City, Astana IT University ҒЗО директоры, мамандығы: 6D070400– Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету (Астана қ., Қазақстан Республикасы) – уақытылы мүшесінің орнына).
Шоманов Адай Сакенович – философия докторы (PhD), Назарбаев университетінің Инженерия және цифрлық ғылымдар мектебінің оқытушысы, мамандығы: 6D060200 – Информатика (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Атанов Сабыржан Кубейсинович – техникалық ғылымдар докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің "Компьютерлік және программалық инженерия" кафедрасының профессоры, мамандығы: 05.13.15 - Есептеу машиналарын, кешендерді және компьютерлік желілерді математикалық және бағдарламалық қамтамасыз ету (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Мохаммад Джамшиди – философия докторы (PhD), Сан-Антонио Техас университетінің Электротехника және есептеу техникасы кафедрасының профессоры (Техас 78249, АҚШ).
Қорғау 2024 жылғы 23 тамыз, сағат 13:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі офлайн және онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Мекен-жайы: г. Астана, ул. А. Пушкина, 11, учебный корпус, аудитория 222.
Аңдатпа (қаз.): «6D070400 - Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесіне іздену үшін ұсынылған Жанна Асқарқызы Мұқанованың «Деректерді зияткерлік өңдеумен жоғары жиілікті сканерлеудің бағдарламалық-аппараттық жүйесін әзірлеу» диссертациялық жұмысына АННОТАЦИЯ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Технологиялық процестің дамуымен замануи әлемде қауіпсіздік деңгейі жоғары стандарттарға сәйкес келуі керек өнеркәсіптік кәсіпорындардың саны артып келеді. Қауіпсіздік ережелері мен өртке қарсы нормаларды сақтау үшін зауыттар мен кәсіпорындар автоматты түрде жұмыс істейтін, алдын-ала яғни тұтанудың төменгі концентрациялық шегіне сәйкес келетін газдалу деңгейіне жеткенге дейін дабыл (жарық немесе дыбыс) беретін газ анализаторларымен жабдықталуы керек. Жеңіл диффузиялық, анықтау қиындықтары және қатты өңдеу сипаттамалары бар газ тәріздес ластаушы заттар барлық өндірістік қалдықтардың ішіндегі адам денсаулығына ең зиянды ластаушы заттардың бірі болды. Атмосферада озон (O3), метан (CH4), көміртегі тотығы (CO), азот диоксиді (NO2), күкіртті сутегі (H2S) және күкірт диоксиді (SO2) сияқты көптеген із газдары бар, олар белгілі бір концентрацияда болады және белгілі бір динамикалық тепе-теңдікті сақтайды. Өнеркәсіптің, электр энергетикасының ластаушы газдарының тұрақты шығарындылары, сондай-ақ автомобильдерден шығатын газдар шығарындылары атмосфералық ортадағы газ концентрациясының біртіндеп төмендеуіне әкеледі. Нәтижесінде ауаның ластануының проблемалары күрделене түседі, мысалы, парниктік эффект және әртүрлі өкпе аурулары пайда болады. Мысалы, Shwetha және т. б. "MEMS based metal oxide semiconductor carbon dioxide gas sensor" ("MEMS-металл оксиді жартылай өткізгіші негізіндегі көмірқышқыл диоксидінің газды датчигі") жұмысында көмірқышқыл газы (CO2) экожүйеге зиянды әсер етеді, қышқылды жаңбыр тудырады, жаһандық температураны жоғарылатады және сайып келгенде адам денсаулығына әсер етеді деп жазады. Сондықтан CO2 дәстүрлі түрде атмосфераны ластаушы заттардың маңыздыларының бірі болып саналады. Yin, Gao, Miao және т. б. «Near-infrared laser photoacoustic gas sensor for simultaneous detection of CO and H2S» ("CО және H2S бір мезгілде анықтауға арналған жақын инфрақызыл диапазонды лазерлік фотоакустикалық газ сенсоры") мақаласында күкіртсутек жасушалардың биологиялық тотығу процесіне әсер ететінін және жасушалық тыныс алуды бұғаттайтынын, нәтижесінде жасушалардың тұншығуына және гипоксияға алып келетінін атап өтті. Метан сияқты газ табиғи газдың негізгі құрамдас бөлігі болып табылады және ол адамдардың күнделікті әрекеттерімен және өмірімен тығыз байланысты. Сондай-ақ, метан жеңіл тұтанғыш, улы және жарылғыш болып табылады, сондықтан ауадағы метанның болуын және концентрациясын дәл анықтау маңызды. Жұмыс аймағының ауасындағы қауіпті газ қоспаларының концентрациясы еңбек жағдайларына үлкен қауіп төндіреді. Мұндай қоспалар адам денсаулығына зиянды әсер етуі мүмкін, сонымен қатар өрттер мен жарылыстардың туындауына ықпал етуі мүмкін. Қазақстан Республикасының өндірістік жарақаттану бойынша статистикалық деректерді талдау 2012-2022 жылдар кезеңінде өндірістік жарақаттанудың неғұрлым жоғары көрсеткіштері бар негізгі жетекші салалар тұрақты түрде өңдеу, тау-кен өндіру және құрылыс салалары болып қалатынын көрсетеді. Бұл, ең алдымен, бұл кәсіпорындар көбінесе еңбек ресурстары мен қол еңбегін пайдаланатындығына байланысты, олар негізінен өндірістік жарақаттану деңгейінің шамасын анықтайды, бұл олардың жарақат қауіпсіздігі бойынша қолайсыз еңбек жағдайларын растайды. Өңдеу, тау-кен және құрылыс салаларының кәсіпорындары, сонымен қатар үй-жайларда қауіпті газдардың жиналу ықтималдығы жоғары қауіпті орындар болып табылады. Мәселен, өндірісте жыл сайын зардап шеккендердің ең көп саны Қарағанды, Шығыс Қазақстан, Павлодар және Қостанай облыстарында байқалады, бұл өңірлерге орта есеппен 10 жыл ішінде республикада зардап шеккендердің жалпы санының шамамен 50% келді. Өндірістік үй-жайлар мен өнеркәсіптік аумақтың ауасындағы жанғыш газдар мен буларды жарылыс қаупі едәуір аз концентрацияда уақтылы анықтау және оларды оқшаулау қауіпсіздік ережелері мен өртке қарсы нормаларды сақтау үшін маңызды міндет болып табылады. Жағдайды жақсарту үшін ұсынылған ұсыныстардың бірі - ауаның ластану деңгейін дәлірек және тиімді бағалауды қамтамасыз ету үшін ауаның ластануын бақылаудың жаңа әдістерін зерттеу және әзірлеу. Қазіргі уақытта газ-ауа қоспаларын газды талдауда жасанды интеллект жүйесін қолдану бойынша бірқатар зерттеулер бар. Алайда, бұл тақырып аз зерттелген және зерттеулер негізінен оны анықтауға емес, қауіпті газдардың концентрациясын анықтауға бағытталған. Диссертациялық зерттеудің мақсаты - өнеркәсіп пен өндірістің практикалық міндеттері үшін деректерді интеллектуалды өңдеумен жоғары жиілікті сканерлеудің бағдарламалық-аппараттық жүйесін әзірлеу. Зерттеу міндеттері: Жұмыс тақырыбы бойынша басылымдарды шолу және зерттеу негізінде газды анықтау әдісін таңдау және оңтайландыру. Әр түрлі аппараттық шешімдердегі функционалды схеманы әзірлеу. Шикі деректерді тегістеу алгоритмдерін әзірлеу және бағдарламалық қамтамасыз ету. Жасанды нейрондық желіні (ЖНЖ) қолдана отырып, газ анализаторының көмегімен газдың спектрлік құрамын анықтау әдістемесі мен алгоритмін әзірлеу. Алынған аппараттық және бағдарламалық шешімдерді патенттік қорғау. Зерттеу нәтижелерін халықаралық конференция материалдарында, ҚР БҒМ БҒСБК ұсынған халықаралық рецензияланған ғылыми басылымдарда, журналдарда жариялау. Зерттеу объектілері: газды орталардағы толқындық процестер және ауадағы газ қоспаларының параметрлерін анықтаудың сандық әдістері. Зерттеу нысаны - газ-ауа қоспаларындағы қауіпті және улы газдардың концентрациясын анықтайтын модельдер, әдістер және алгоритмдер. Зерттеу әдістері. Диссертациялық зерттеуді орындау барысында толқындық процестер саласындағы шетелдік және отандық зерттеушілердің жұмыстарын синтездеу және талдау және ауа ортасындағы қауіпті газ қоспаларын анықтау үшін газ аналитикалық жүйелерін әзірлеу сияқты түрлі әдістер қолданылды. Жоғары жиілікті электромагниттік сәулелену теориялары, жасанды интеллект және объектіге бағытталған бағдарламалау жүйелерін әзірлеу теориялары мен тәжірибелері де зерттелді. Зерттеу барысында Microsoft Visual Studio, MatLab және Google Сolab бағдарламалық пакеттері белсенді қолданылды. Негізгі теориялық ережелер мен тұжырымдар әзірлеу кезеңдерінде зертханалық жағдайда эксперименттік зерттеулердің нәтижелерімен расталады. Нәтижелердің ғылыми жаңашылдығы келесідей: 1. Инфрақызыл электромагниттік толқындар мен акустикалық сигналдарды бірлесіп талдау негізінде газдарды бағалау әдісі ұсынылды. 2. Инфрақызылдан ультракүлгін сәулеленуге дейінгі диапазондағы жоғары жиілікті электромагниттік сигналдарды кең жолақты сканерлеуге негізделген газды талдау әдісі ұсынылған. 3. Нейрондық желілерге негізделген жоғары жиілікті деректерді интеллектуалды өңдеумен газ қоспаларын мультиспектрлі талдау әдісі ұсынылды. Қорғауға шығарылатын негізгі ережелер: 1. Инфрақызыл электромагниттік толқындар мен акустикалық сигналдарды бірлесіп талдау негізінде газдарды бағалау әдісі. 2. Инфрақызылдан ультракүлгін сәулеленуге дейінгі диапазондағы жоғары жиілікті электромагниттік сигналдарды кең жолақты сканерлеуге негізделген газды талдау әдісі. 3. Нейрондық желілерге негізделген жоғары жиілікті деректерді интеллектуалды өңдеумен газ қоспаларын мультиспектрлі талдау әдісі. Практикалық маңыздылығы: ұсынылған әдістерді қауіпті газдарға ауа қоспаларын жылдам тексеруге мүмкіндік беретін қарапайым және бюджеттік құрылғыны жасау кезінде қолдануға болады. Газ анализаторының ұсынылған схемаларының техникалық нәтижесі спектрлік датчиктер мен қысым мен температура датчиктерінің жиынтығын қолдану арқылы газ қосылыстарының концентрациясын өлшеу дәлдігін арттыру болып табылады. Зерттеу нәтижелері «Сараптамалық және зияткерлік жүйелер» пәнін зерделеу шеңберінде «Ақпараттық қауіпсіздік жүйелері» білім беру бағдарламасының оқушылары үшін А.Сағынов атындағы Қарағанды техникалық университетінің, және «Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» білім беру бағдарламасының студенттері үшін «Жасанды интеллект жүйелері» пәнін зерделеу шеңберінде «Тұран» университетінің оқу процесіне енгізілді. Сондай – ақ, №8288 «Интеллектуалды газ анализаторы» патентінде сипатталған ауа ортасының химиялық ластануын зияткерлік талдау әдістемесі (жарияланған күні-21.07.2023 ж.) «Модульдік үлгідегі роботтандырылған барлау-соқпалы теңіз экипажсыз қайығы үшін барлаудың автоматтандырылған процесін әзірлеу» ҚР ҰӘМ BR218005/0223 нысаналы қаржыландыру бағдарламасы бойынша зерттеу міндеттерін орындау кезінде пайдаланылды. Диссертация нәтижелерін апробациялау. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері Л. Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің семинарларында, халықаралық конференцияларда баяндалды: 1. «Компьютерлік және бағдарламалық инженерия» кафедрасының докторанттарының семинарлары, Астана қ., 2019-2021 жж. 2. «VIII Global Science and Innovation 2020: Central Asia» Халықаралық ғылыми-практикалық конференциясы, Нұр-Сұлтан, 2020. 3. 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST 2021), Нұр-Сұлтан, 2021ж. 4. 7th International Conference on Digital Technologies in Education, Science and Industry (DTESI 2022), Алматы, 2022 ж. 5. «Information technologies in science, technology and education» Халықаралық ғылыми семинар, Ақтөбе, 2023 ж. Зерттеу нәтижелері бойынша жарияланған жарияланымдар, оның ішінде: - Web of Science және Scopus базасында индекстелетін ғылыми журналдарда: 1. Mukanova Z., Atanov S., Jamshidi M. Intelligent Hardware-Software Processing of High-Frequency Scanning Data //Journal of Robotics and Control (JRC). – 2023. – Т. 4. – №. 5. – б. 600-611. - Scopus базасында индекстелетін халықаралық конференциялардың еңбектерінде: 1. Z. Mukanova, S. Atanov, M. Jamshidi, "Features of Hardware and Software Smoothing of Experimental Data of Gas Sensors," 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), 2021, б. 1-6. - ҚР БҒМ БҒССҚК ұсынған ғылыми журналдарда жарияланған мақалалар: 1. Муканова Ж.А. Технология электромагнитного сканирования сред // Академик З. Алдамжар атындағы Қостанай әлеуметтік-техникалық университетінің ғылым жаршысы. – Қостанай 2018. – № 4. – б. 95-99. 2. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Программная реализация алгоритмов обработки зашумленных данных. // С. Торайғыров атындағы Павлодар мемлекеттік университетінің жаршысы. Сериясы: Энергетикалық серия. – Павлодар: ПМУ. – 2020. – №. 1. – б. 87-94. 3. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Высокочастотное сканирование с интеллектуальной обработкой данных для военного применения. // «САРДАР» ғылыми журналы. - Әскери-стратегиялық зерттеулер орталығы АҚ. – 2023. – №. 3 (43). – б. 81-91. 4. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Разработка модели нейронной сети для анализа газовых смесей. // ҚазАТК Хабаршысы. – Алматы: ҚазАТК. – 2024. – №. 3 (123). – б. 350-360. - Халықаралық конференциялардың еңбектерінде: 1. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Выбор метода обнаружения газов при проектировании газоанализатора. // «VIII Global Science and Innovation 2020: Central Asia» Халықаралық ғылыми-практикалық журналы № 3(3), Нұр-Сұлтан, 2020. 153-156 б. 2. Mukanova Z., Atanov S., Baydeldinov M. Development of the Multispectral Microcontroller System for Analyzing Air Quality for the Presence of the Hazardous Gas Mixtures. 7th International Conference on Digital Technologies in Education, Science and Industry, DTESI 2022 – Алматы, 2022. – 56-62 Б. - Патенттілер, авторлық құқық объектісіне мемлекеттік тіркеу туралы куәлік: 1. Газ анализаторы. №5141 патент, 2020ж. Жарияланған күні -10.07.2020 ж.ж. 2. Интеллектуалды газ анализаторы. №8288 патент, 2023ж. Жарияланған күні -21.07.2023 ж. 3. ЭЕМ-ге арналған бағдарлама: Навигациялық жүйелердің деректерін адаптивті тегістеу бағдарламасы. 2020 жылғы 23 маусымдағы №11096 авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтардың мемлекеттік тізіліміне мәліметтер енгізу туралы куәлік. Жұмыс құрылымы. Жұмыс мазмұннан, анықтамалардан және қысқартулардан, кіріспеден, он жеті кіші бөлімнен тұратын төрт тараудан, қорытындыдан, пайдаланылған көздер тізімінен, қосымшалардан тұрады. Жұмыс иллюстрациялар, схемалар мен кестелер түрінде назар аударудың компьютерлік мүмкіндіктерін қолдана отырып, 122 бетте баспа әдісімен орындалды. Әдебиеттер тізімі 91 атаудан тұрады. Автор ғылыми жетекші, "Компьютерлік және бағдарламалық инженерия" кафедрасының профессоры, т. ғ. д. Атанов Сабыржан Кубейсиновичке және Сан-Антониодағы (АҚШ) Техас университетінің шетелдік консультанты, профессоры, PhD докторы Джамшиди Мохамадқа зерттеу барысында баға жетпес жұмыс пен кеңес бергені үшін алғыс білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
'/%3e%3cpath%20fill-rule='evenodd'%20clip-rule='evenodd'%20d='M17.5427%2012.684C17.1383%2011.7889%2016.7126%2011.771%2016.3278%2011.7553C16.0132%2011.7419%2015.6529%2011.7427%2015.2932%2011.7427C14.9333%2011.7427%2014.3483%2011.8774%2013.8537%2012.4152C13.3587%2012.9531%2011.9639%2014.2533%2011.9639%2016.8978C11.9639%2019.5426%2013.8987%2022.098%2014.1684%2022.4569C14.4383%2022.8153%2017.9033%2028.4156%2023.3907%2030.5701C27.9513%2032.3606%2028.8793%2032.0045%2029.8692%2031.9149C30.8591%2031.8253%2033.0633%2030.6149%2033.5133%2029.3597C33.9632%2028.1048%2033.9632%2027.0291%2033.8282%2026.8043C33.6932%2026.5803%2033.3333%2026.4459%2032.7933%2026.1771C32.2534%2025.9083%2029.5992%2024.6078%2029.1043%2024.4286C28.6093%2024.2494%2028.2494%2024.1598%2027.8894%2024.6979C27.5295%2025.2355%2026.4954%2026.4459%2026.1804%2026.8043C25.8655%2027.1635%2025.5505%2027.2083%2025.0105%2026.9395C24.4706%2026.6699%2022.7318%2026.1029%2020.6691%2024.2717C19.0641%2022.8472%2017.9806%2021.0877%2017.6656%2020.5496C17.3506%2020.012%2017.6318%2019.7209%2017.9027%2019.4529C18.1451%2019.2121%2018.4426%2018.8254%2018.7126%2018.5116C18.982%2018.1977%2019.072%2017.9737%2019.252%2017.6153C19.4319%2017.2564%2019.342%2016.9425%2019.207%2016.6737C19.072%2016.405%2018.0228%2013.7468%2017.5427%2012.684Z'%20fill='white'/%3e%3cdefs%3e%3clinearGradient%20id='paint0_linear_181_11959'%20x1='22.8525'%20y1='42.8177'%20x2='22.8525'%20y2='0.921701'%20gradientUnits='userSpaceOnUse'%3e%3cstop%20stop-color='%2320B038'/%3e%3cstop%20offset='1'%20stop-color='%2360D66A'/%3e%3c/linearGradient%3e%3c/defs%3e%3c/svg%3e)
