Ushbu tadqiqot mobil robotni boshqarish tizimida qo‘llanishi mumkin bo‘lgan turli sun’iy intellekt texnologiyalari orasidan mos variantni aniqlash uchun noaniq afzallik munosabatlariga asoslangan qaror qabul qilish usulini ishlab chiqadi. Usul genetik algoritm, sun’iy neyron tarmoq, ekspert tizim va noaniq boshqaruvdan iborat to‘rtta muqobilni bir nechta baholash mezonlari bo‘yicha taqqoslaydi va dominant bo‘lmagan muqobillarning darajalarini hisoblaydi. “Fregat” mobil robotlashtirilgan sug‘orish tizimi uchun keltirilgan namunaviy hisobda yakuniy tuzatilgan dominant bo‘lmaslik darajalari mos ravishda 0,4; 0,8; 0,5 va 1,0 bo‘lib, eng yuqori qiymatga ega x4, ya’ni noaniq boshqaruvga asoslangan algoritm tanlangan. Shu bilan birga, tadqiqot ushbu tanlov real dala tajribasida qolgan uch usulga qaraganda yuqoriroq harakat aniqligi, sug‘orish samaradorligi yoki energiya ko‘rsatkichini ta’minlashini eksperimental tarzda ko‘rsatmaydi; natija tadqiqotda belgilangan noaniq afzallik matritsalari va mezonlar o‘rtasidagi munosabatlar doirasida amalga oshirilgan matematik tanlovga tegishlidir.
Modelning asosiy muammosi shundaki, mobil robotlarda bitta sun’iy intellekt usuli har bir vazifa uchun bir xil darajada mos kelmaydi. Sensor ma’lumotlarini qayta ishlash, muhitni baholash, qaror qabul qilish, harakatni rejalashtirish va texnik ekspluatatsiya kabi vazifalar turli tezlik, aniqlik, resurslardan foydalanish va ishonchlilik talablarini yuzaga keltirishi mumkin. Shu sababli tadqiqotchilar nomzod texnologiyalarni bitta o‘lchov bo‘yicha emas, balki noaniq muhimlik va afzallik munosabatlari orqali ko‘p mezonli tarzda taqqoslashni taklif qiladilar.
Turkiya nuqtayi nazaridan ushbu tadqiqot, ayniqsa, qishloq xo‘jaligi robototexnikasi, avtonom sug‘orish, aniq dehqonchilik va turli sanoat mobil robotlari ilovalarida qo‘llaniladigan boshqaruv yondashuvini tanlash uchun konseptual usul taklif etadi. Biroq natijalar Turkiyadagi dala sharoitlarida tasdiqlanmagan. Tuproq tuzilishi, yer maydoni geometriyasi, namlik taqsimoti, harakat infratuzilmasi, sensorlar, hisoblash apparati va boshqaruv talablari o‘zgarganda afzallik matritsalari va shunga mos ravishda tanlanadigan texnologiya qayta aniqlanishi kerak.
Tadqiqotning asosiy savoli nima?
Tadqiqotning asosiy savoli — mobil robotni boshqarish tizimidagi muayyan vazifa va protseduralarni bajarish uchun qaysi sun’iy intellekt texnologiyasi eng mos ekanini qanday qilib tizimli ravishda tanlash mumkinligi. Tadqiqot sun’iy intellekt usullarining faqat texnik nomlariga yoki bitta ishlash ko‘rsatkichiga qarash o‘rniga, turli mezonlar ostida ularning bir-biriga nisbatan afzallik darajalaridan foydalanadi.
Mobil robotlarning muhitdan sensor ma’lumotlarini yig‘ishi, tashqi holatni baholashi, xulq-atvor maqsadini tanlashi, maqsadga erishish uchun reja tuzishi va harakatini boshqarishi kabi funksiyalar turli sun’iy intellekt yondashuvlaridan foydalanishi mumkinligi qayd etiladi. Manbada noaniq mantiq, sun’iy neyron tarmoqlar, neyro-noaniq tarmoqlar, sun’iy immun tizimlari, genetik algoritmlar va to‘da intellekti kabi usullar mobil robototexnika kontekstida tilga olinadi.
Nima uchun noaniq qaror yondashuvi qo‘llaniladi?
Tadqiqotning asoslantirishi shundan iboratki, mobil robot boshqaruviga kiradigan barcha ma’lumotlar aniq va miqdoriy emas. Ayniqsa robotlashtirilgan sug‘orish misolida o‘simlik turi, yer shakli, robotning harakat tezligi, tuproq namligi, tuproq turi va ob-havo sharoitlari kabi turli tuzilishga ega ma’lumotlar birgalikda baholanishi kerak.
Shu sababli tadqiqotchilar faqat klassik raqamli taqqoslashlar o‘rniga muqobillarning bir-biriga nisbatan qanchalik afzal ko‘rilishini [0,1] oralig‘ida ifodalovchi noaniq afzallik munosabatlaridan foydalanadilar. Bu yerda 0 bilan 1 orasidagi qiymatlar fizik o‘lchov birligi emas, balki model ichida belgilangan afzallik yoki a’zolik darajalaridir.
Nomzod sun’iy intellekt texnologiyalari qanday belgilangan?
Tadqiqotning “Fregat” ilovasida nomzodlar to‘plami:
\[ X=\{x_1,x_2,x_3,x_4\} \]
sifatida belgilangan.
| Muqobil | Tadqiqotdagi mosligi |
|---|---|
| x1 | Genetik algoritmga asoslangan usul |
| x2 | Sun’iy neyron tarmoq ilovasi |
| x3 | Ekspert tizim |
| x4 | Noaniq boshqaruvga asoslangan algoritm |
Baholash mezonlari nimalardan iborat?
Mezonlar umumiy holda:
\[ Q=\{q_1,q_2,q_3,q_4\} \]
to‘plami bilan ko‘rsatiladi.
| Mezon | Manbada berilgan nom | Manba izohi |
|---|---|---|
| q1 | Accuracy — aniqlik | Matn va 1(a)-jadval mos keladi. |
| q2 | Problem solving speed — muammoni hal qilish tezligi | Matn va 1(a)-jadval mos keladi. |
| q3 | Resource usage/consumption — resurslardan foydalanish | Matn va 1(b)-jadval ma’no jihatidan mos keladi. |
| q4 | Matnda “accuracy of problem solving”; 1(b)-jadvalda “Reliability” | Manba ichida nomlash nomuvofiqligi mavjud; bu yerda bitta nom yashirin tarzda ustun qo‘yilmagan. |
Mezonlarning muhimligi qanday ifodalanadi?
Mezonlarning bir-biriga nisbatan muhimlik darajasi noaniq munosabat:
\[ \mu(q_i,q_j) \]
orqali ifodalanadi. Tadqiqotdagi namunaviy muhimlik matritsasi quyidagicha:
| q1 | q2 | q3 | q4 | |
|---|---|---|---|---|
| q1 | 1 | 0,4 | 0,6 | 0 |
| q2 | 1 | 1 | 0,8 | 1 |
| q3 | 0,2 | 1 | 1 | 1 |
| q4 | 0,8 | 0 | 1 | 1 |
Ushbu matritsa mezonlarning bir-biriga nisbatan “kamida qanchalik muhim” deb baholanganini noaniq darajalar bilan ko‘rsatadi. Tadqiqot bu raqamli darajalar eksperimental tarzda qanday olingani yoki ekspert baholashlari nechta kishi ishtirokida o‘tkazilganini batafsil tushuntirmaydi; bu usulning takrorlanuvchanligi nuqtayi nazaridan muhim cheklovdir.
Muqobillar qanday taqqoslanadi?
Har bir mezon uchun muqobillarning juft afzallik darajasi:
\[ \varphi:X\times X\times Q\rightarrow[0,1] \]
munosabati bilan belgilanadi. Bu yerda:
\[ \varphi(x_i,x_j,q_k) \]
ifodasi qk mezoni ostida xi muqobilining xj muqobiliga nisbatan afzallik darajasini ifodalaydi.
Dominant bo‘lmagan muqobil darajasi qanday hisoblanadi?
Tadqiqotning birinchi munosabati muayyan mezon uchun dominant bo‘lmagan muqobillarning noaniq quyi to‘plamini belgilaydi:
\[ \varphi^{nd}(x_i,q_k) = 1-\sup \left[ \varphi(x_j,x_i,q_k) - \varphi(x_i,x_j,q_k) \right] \tag{1} \]
Ushbu munosabatning maqsadi boshqa bir muqobil tomonidan kuchliroq afzal ko‘rilgan variantlarning dominant bo‘lmaslik darajasini kamaytirishdir. Tadqiqot formulani aynan shu ko‘rinishda beradi; formulaga manbada mavjud bo‘lmagan qo‘shimcha tuzatish yoki shart kiritilmagan.
Mezonlarning muhimlik munosabati qanday birlashtiriladi?
Ikkinchi munosabat mezon bo‘yicha dominant bo‘lmaslik darajalarini mezonlarning noaniq muhimlik munosabati bilan birlashtiradi:
\[ \eta(x_j,x_i) = \sup \min \left\{ \varphi^{nd}(x_i,q_k), \varphi^{nd}(x_j,q_l), \mu(q_k,q_l) \right\} \tag{2} \]
Bu bosqich bitta mezon o‘rniga barcha mezonlar o‘rtasidagi munosabatlarni qaror tuzilmasiga kiritishni maqsad qiladi.
Umumiy dominant bo‘lmaslik darajasi
Tadqiqotning uchinchi munosabati:
\[ \eta^{nd}(x_i) = 1-\sup \left[ \eta(x_j,x_i)-\eta(x_i,x_j) \right] \tag{3} \]
ko‘rinishidadir. Shundan so‘ng manbada to‘rtinchi munosabat:
\[ \eta^{nd}(x_i) = \min \left\{ \eta^{nd}(x_i), \eta(x_i,x_j) \right\} \tag{4} \]
sifatida berilgan. To‘rtinchi munosabatda j indeksining qanday tanlanishi matnda alohida ochib berilmagan; shu sababli bu yerda manbada bo‘lmagan matematik talqin qo‘shilmagan.
1(a)-jadval: aniqlik va muammoni hal qilish tezligi uchun afzallik munosabatlari
| Muqobil | Aniqlik q1 | Muammoni hal qilish tezligi q2 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x1 | x2 | x3 | x4 | x1 | x2 | x3 | x4 | |
| x1 | 1 | 0,8 | 1 | 0 | 1 | 0,1 | 0,5 | 0,3 |
| x2 | 0 | 1 | 0,2 | 1 | 0,8 | 1 | 0,8 | 0,8 |
| x3 | 0 | 0,8 | 1 | 0 | 0,5 | 0,3 | 1 | 0 |
| x4 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0,8 | 0 | 0 | 1 |
1(b)-jadval: resurslardan foydalanish va q4 mezoni uchun afzallik munosabatlari
Manba q4ni 1(b)-jadvalda “Reliability” deb ataydi; xuddi shu mezon avvalroq matnda “accuracy of problem solving” deb belgilangan.
| Muqobil | Resurslardan foydalanish q3 | Reliability q4 — manba jadvali sarlavhasi | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x1 | x2 | x3 | x4 | x1 | x2 | x3 | x4 | |
| x1 | 1 | 0 | 0,8 | 0,8 | 1 | 1 | 0,9 | 0 |
| x2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| x3 | 0,1 | 0 | 1 | 0,4 | 0,4 | 0 | 1 | 0 |
| x4 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Hisoblash natijasida qaysi usul tanlanadi?
Birinchi munosabat yordamida mezonlar bo‘yicha olingan dominant bo‘lmaslik qiymatlari tadqiqotda quyidagicha berilgan:
| Mezon | x1 | x2 | x3 | x4 |
|---|---|---|---|---|
| q1 | 1 | 0,2 | 0 | 0 |
| q2 | 0,3 | 1 | 0,5 | 0,2 |
| q3 | 0 | 0 | 0,3 | 1 |
| q4 | 1 | 0 | 0 | 0 |
Uchinchi munosabatdan keyingi umumiy dominant bo‘lmaslik darajalari:
| Muqobil | ηnd(xi) — (3)-munosabatdan keyin |
|---|---|
| x1 | 0,4 |
| x2 | 0,8 |
| x3 | 1,0 |
| x4 | 1,0 |
To‘rtinchi munosabat bilan amalga oshirilgan yakuniy tuzatishdan keyin esa:
| Muqobil | Yakuniy ηnd(xi) | Texnologiya |
|---|---|---|
| x1 | 0,4 | Genetik algoritm |
| x2 | 0,8 | Sun’iy neyron tarmoq |
| x3 | 0,5 | Ekspert tizim |
| x4 | 1,0 | Noaniq boshqaruv |
Natijada tadqiqot, belgilangan afzallik tuzilmasi doirasida x4 — noaniq boshqaruvga asoslangan algoritmni eng yuqori dominant bo‘lmaslik darajasiga ega variant sifatida aniqlaydi.
“Fregat” robotlashtirilgan sug‘orish tizimiga qanday qo‘llanadi?
Tadqiqotda usul “Fregat” deb ataladigan mobil robotlashtirilgan sug‘orish tizimining boshqaruvi va texnik ekspluatatsiyasida qo‘llanadigan sun’iy intellekt texnologiyasini tanlash maqsadida qo‘llanadi. Tadqiqotchilar sug‘orish jarayonidagi noaniqlik yer konturi, robotning daladagi harakat tezligi va tuproq namligi kabi boshlang‘ich ma’lumotlarning aniqligi hamda to‘liqligi bilan bog‘liq ekanini ta’kidlaydilar.
Manbaning xulosa qismida sug‘orish jarayonini tavsiflovchi matematik model ishlab chiqilgani aytiladi. Biroq e’lon qilingan matnda sug‘orish dinamikasi batafsil fizik tenglamalar, sensor ma’lumotlari yoki dala tajribasi natijalari bilan alohida tasdiqlash bo‘limida ko‘rsatilmagan. Tadqiqotning batafsil sonli mazmuni asosan sun’iy intellekt texnologiyasini tanlashda qo‘llanilgan noaniq afzallik munosabatlariga qaratilgan.
Tadqiqotning kuchli tomoni nimada?
Tadqiqotning asosiy kuchli tomoni sun’iy intellekt texnologiyasini tanlashni faqat bir usulning ommabopligiga yoki bitta mezonga bog‘lab qo‘ymasdan, turli mezonlarning muhimligi va muqobillar o‘rtasidagi juft afzalliklarni bir xil qaror tuzilmasiga kiritishga urinishidir. Bundan tashqari, usul namunaviy nomzodlar to‘plamida sonli matritsalar va oraliq hisob-kitoblar bilan ko‘rsatilgan.
Tadqiqotning asosiy cheklovlari nimalardan iborat?
- Afzallik matritsalaridagi raqamli qiymatlar qaysi tajriba, ekspertlar paneli yoki o‘lchash jarayoni orqali hosil qilingani batafsil tushuntirilmagan.
- Tanlangan noaniq boshqaruv usuli real robotda qolgan uch usuldan yaxshiroq ishlashini ko‘rsatadigan dala tajribasi yoki qiyosiy benchmark taqdim etilmagan.
- Energiya sarfi, sug‘orish aniqligi, yo‘nalish xatosi, ishlov berish vaqti yoki real vaqt boshqaruvi kechikishi kabi fizik ishlash metrikalari bilan tasdiqlash berilmagan.
- q4 mezonining nomi matn bilan 1(b)-jadval o‘rtasida nomuvofiq.
- Annotatsiyadagi “least preferred alternative” iborasi asosiy algoritm va natijalar bo‘limidagi “highest nondominant degree” tanlovi bilan zid keladi.
- Matnda [20] havolasi bo‘lishiga qaramay, adabiyotlar ro‘yxati [1]–[10] bilan cheklangan.
- To‘rtinchi munosabatdagi indeksdan foydalanishning amaliy tafsiloti matnda yetarlicha ochib berilmagan.
Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar
- To‘rtta sun’iy intellekt/boshqaruv muqobili uchun noaniq afzallik munosabatlari yordamida ko‘p mezonli tanlov hisob-kitobi qurilgan.
- Tadqiqotda berilgan kirish matritsalari ostida yakuniy dominant bo‘lmaslik darajalari x1=0,4; x2=0,8; x3=0,5 va x4=1,0.
- Ushbu hisob-kitob asosida noaniq boshqaruvga asoslangan x4 muqobili tanlangan.
- Usul “Fregat” mobil robotlashtirilgan sug‘orish tizimi kontekstida namunalangan.
Tadqiqot isbotlamaydigan xulosalar
- Noaniq boshqaruv barcha mobil robotlar uchun universal ravishda eng yaxshi sun’iy intellekt usuli ekani isbotlanmagan.
- x4=1,0 qiymati %100 aniqlik yoki %100 samaradorlikni anglatmaydi.
- Tadqiqot genetik algoritm, sun’iy neyron tarmoq va ekspert tizim real dala sinovlarida noaniq boshqaruvdan yomonroq ekanini ko‘rsatmaydi.
- Robotning sug‘orish samaradorligi, energiya sarfi yoki harakat aniqligida muayyan foizli oshish xabar qilinmagan.
- Boshqa robot, boshqa mezon og‘irliklari yoki boshqa afzallik matritsalari qo‘llanganda ayni muqobil tanlanishi ko‘rsatilmagan.
Tadqiqot usuli va natijalari
Usul oqimining texnik xulosasi
| Bosqich | Amal | Tadqiqotdagi mosligi |
|---|---|---|
| 1 | Nomzod texnologiyalarni aniqlash | X = {x1, x2, x3, x4} |
| 2 | Mezonlarni aniqlash | Q = {q1, q2, q3, q4} |
| 3 | Mezonlarning noaniq muhimlik munosabatini belgilash | μ(qi,qj) |
| 4 | Har bir mezon uchun muqobillar o‘rtasidagi noaniq afzallik munosabatlarini belgilash | φ(xi,xj,qk) |
| 5 | Mezonlar bo‘yicha dominant bo‘lmagan quyi to‘plamlarni hisoblash | Munosabat (1) |
| 6 | Mezonlar munosabatlarini birlashtirish | Munosabat (2) |
| 7 | Umumiy dominant bo‘lmaslik darajalarini hisoblash | Munosabat (3) |
| 8 | Yakuniy tuzatishni qo‘llash | Munosabat (4) |
| 9 | Eng yuqori yakuniy darajaga ega muqobilni tanlash | x4 = noaniq boshqaruv |
Oraliq natija bilan yakuniy natija o‘rtasidagi farq
(3)-munosabatdan keyin x3 ham, x4 ham 1,0 qiymatini oladi. To‘rtinchi munosabat bilan tuzatishdan keyin x3 0,5 ga tushadi, x4 esa 1,0 qiymatini saqlab qoladi. Shu tariqa yakuniy tanlov faqat x4 bo‘ladi.
| Muqobil | (3)-munosabatdan keyin | (4)-munosabatdan keyin |
|---|---|---|
| x1 | 0,4 | 0,4 |
| x2 | 0,8 | 0,8 |
| x3 | 1,0 | 0,5 |
| x4 | 1,0 | 1,0 |
Bu natija tadqiqotning asosiy miqdoriy topilmasidir. Biroq ushbu qiymatlar kirishda belgilangan noaniq afzallik matritsalarining matematik natijasidir; ular o‘lchangan dala ko‘rsatkichlari emas.
Manba ichidagi nomuvofiqliklar
Annotatsiya–usul ziddiyati: Annotatsiyada “least preferred alternative” iborasi ishlatilgan bo‘lsa, usul va natijalar bo‘limlari eng yuqori dominant bo‘lmaslik darajasiga ega muqobilni tanlaydi. Raqamli misolda ham x4=1,0 maksimal qiymat sifatida tanlangani sababli maqolaning asosiy uslubiy oqimi maksimumni tanlash qoidasiga asoslangan. Annotatsiyadagi ibora yashirincha tuzatilmagan, ziddiyat ochiq qayd etilgan.
q4 mezonining nomi: 130-sahifadagi tushuntirishda q4 “accuracy of problem solving” deb belgilangan, 1(b)-jadvalda esa ayni q4 “Reliability” sarlavhasiga ega. Manba bu farqni tushuntirmaydi.
Manba raqami: Sug‘orish tizimi misoli bayon qilingan bo‘limda [20] havolasi mavjud; e’lon qilingan adabiyotlar ro‘yxati esa [1]–[10] oralig‘idadir. Shu sababli [20] havolasining bibliografik mosligini ushbu versiyadan aniqlab bo‘lmaydi.
Tahririy qoldiq: Matnda “I translate:” iborasi e’lon qilingan matn ichida qolib ketgan. Bu ibora ilmiy usul elementiga aylantirilmagan va manbada qanday bo‘lsa, shunday tahririy anomaliya sifatida baholangan.
Uslubiy tasdiqlash chegarasi
Tadqiqot hisob-kitoblari berilgan noaniq munosabat matritsalaridan muayyan tanlovga olib keladi; biroq bu tanlov mustaqil eksperimental tasdiqlash bilan qo‘llab-quvvatlanmagan. Shuning uchun tadqiqot sun’iy intellekt texnologiyasini tanlash metodologiyasining ishlangan namunasini taqdim etadi; noaniq boshqaruvning real dala sharoitlaridagi ishlash ustunligini bevosita isbotlaydigan qiyosiy robot tajribasini taqdim etmaydi.
Manba va usul haqida izoh
To‘liq asl tadqiqot nomi: Application of Artificial Intelligence Methods in the Control of Mobile Robots
Mualliflar: Aliyeva Aytan Amiraslan; Suleymanov Emil Qardashxan.
Mualliflar tartibi: Aliyeva Aytan Amiraslan birinchi muallif, Suleymanov Emil Qardashxan ikkinchi muallifdir. Manbada teng birinchi mualliflik yoki teng hissa bayonoti mavjud emas.
Muassasa: Har ikki muallif Department of Computer Engineering, Azerbaijan State Oil and Industry University, Republic of Azerbaijan affilatsiyasi bilan berilgan.
Mas’ul muallif: Manbada aniq mas’ul muallif yoki yozishmalar uchun elektron pochta manzili ko‘rsatilmagan.
Manba turi: Konferensiya materiallari ichida nashr etilgan matematik modellashtirish va qaror qabul qilish usuli bo‘yicha tadqiqot.
Taqriz holati: Scientific Collection «InterConf+» platformasining rasmiy tahririy siyosatida ichki baholash va ikki tomonlama ko‘r tashqi taqriz qo‘llanishi bildirilgan.
Nashr: Scientific Collection «InterConf+», No. 69(295), Modeling and Nanotechnology.
Konferensiya: 9th International Scientific and Practical Conference “Concepts for the Development of Society’s Scientific Potential”, 19–20 May 2026, Praga, Chexiya.
Sahifalar: 125–133.
ISSN: 2709-4685.
DOI:10.51582/interconf.19-20.05.2026.013
Rasmiy nashr yozuvi:Scientific Collection «InterConf+» maqola yozuvi
Nashr yili: 2026.
Nashr sanasi izohi: Rasmiy maqola yozuvi bilan tegishli son yozuvida turli nashr sanalari ko‘rsatilgan; ushbu bibliografik farq HTMLdan oldingi baholash izohida qayd etilgan.
Litsenziya: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0).
Moliyalashtirish: Manbada alohida moliyalashtirish bayonoti mavjud emas.
Ma’lumotlarning mavjudligi: Manbada alohida ma’lumotlar mavjudligi bayonoti mavjud emas.
Manfaatlar to‘qnashuvi: Manbada alohida manfaatlar to‘qnashuvi bayonoti mavjud emas.
CRediT/muallif hissalari: Manbada alohida CRediT yoki batafsil muallif hissasi bayonoti mavjud emas.
Ushbu Verianla sharhidagi ilmiy usul, matritsalar, tenglamalar va natijalar faqat Aliyeva va Suleymanovning e’lon qilingan tadqiqotiga asoslanadi. Tashqi tekshiruv faqat bibliografik nashr identifikatsiyasi va taqriz siyosatini tekshirish uchun ishlatilgan; tashqaridan yangi robot ishlash natijasi, algoritm taqqoslashi yoki sug‘orish ma’lumoti qo‘shilmagan.
Tadqiqotning asosiy ilmiy chegarasi shundaki, noaniq afzallik modeli raqamli tanlov natijasini ishlab chiqarsa-da, afzallik matritsalarining shakllantirilish jarayoni va tanlangan usulning real robotdagi qiyosiy ishlashi yetarli eksperimental tafsilotlar bilan tasdiqlanmagan. Shu sababli x4ning tanlanishi manbada berilgan mezon va afzallik tuzilmasiga bog‘liq qaror natijasi sifatida baholanishi kerak.
Izoh qoldiring
E-pochta manzilingiz chop etilmaydi. Majburiy maydonlar * bilan belgilangan