Tel.

 (+994 12) 539 85 48

Faks

 (+994 12) 539 61 21

Elektron poçtu

 makrufa@iit.science.az, depart_13@iit.science.az 

Struktur bölmənin rəhbəri

Texnika üzrə fəlsəfə doktoru

 Məkrufə Şərif qızı Hacırəhimova

Əsas fəaliyyət istiqamətləri

• Elektron dövlətin formalaşması problemləri;
• İnternetşünaslığın formalaşmasının müxtəlif aspektləri;
• Böyük həcmli məlumatlar toplusundan biliklərin əldə olunması problemləri.

Əsas elmi nəticələri

•    Müxtəlif təyinatlı korporativ informasiya sistemləri (rəqəm imzalı elektron sənəd dövriyyəsi, elektron arxiv, tapşırıqlara nəzarət, qərarların qəbulunu dəstəkləyən sistem və s.) üçün alqoritmlər və proqram təminatı işlənilmişdir;
• Elektron sənədlərin idarə edilməsi sisteminin konseptual əsasları və arxitektur prinsipləri işlənmiş, e-sənədlərin təhlükəsizliyinə etimad infrastrukturunun funksionaltexnoloji arxitekturu və onun fəaliyyətinə aid tövsiyələr təklif edilmişdir;
• Sistemin intellektuallaşdırılması üçün konseptual model, sistemlərdə mətn tipli sənədlərin məzmuna görə avtomatik təsnifatı üçün alqoritm işlənilmişdir;
• Mətn sənədlərin avtomatik referatlaşdırılması üçün optimallaşma modelləri verilmişdir;
• Optimallaşma məsələlərinin həlli üçün diferensial təkamül və “sürü” intellektinə əsaslanan alqoritmlərinin modifikasiya olunmuş binar variantları işlənilmişdir;
• Domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin ilkin emalı üçün alqoritm işlənmiş, domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin identifikasiyası üçün metod təklif olunmuşdur;
• Domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin klasterləşdirilməsi üçün qeyri-iyerarxik metoddan istifadə edilməsi təklif edilmişdir;
• Domen adları qeydiyyat verilənlərindən gizli biliklərin aşkarlanması üçün metod və yüksək səviyyəli milli domenlərin inkişaf dinamikasının qiymətləndirilməsi üçün metodika işlənilmişdir;
• Azərbaycan Respublikasının maraqları ilə bağlı milli domen adlarının intellektual monitorinqi sistemi yaradılmışdır;
• Böyük həcmli verilənlər toplusundan biliklərin əldə olunması problemi istiqamətində “Big data” texnologioyaları tədqiq olunmuşdur;
• Böyük həcmli verilənlərin inteqrasıyası üçün konseptual model təklif edilmişdir;
• Kompüter şəbəkə trafikində DoS hücumların aşkarlanması üçün klassifikasiya ansamblına əsaslanan model işlənilmişdir;
• Böyük həcmli verilənlərdə axtarışın effektivliyinin artırılması üçün neyron şəbəkəyə əsaslanan metod (Neural Foresting) təklif olunmuşdur;
• Azərbaycan əlifbası ilə domen adlarının tərtibatındakı mövcud vəziyyət və problemlər analiz edilmiş, onların aradan qaldırılması üçün təklif və tövsiyələr verilmişdir;
• Maşın təlimi əsasında neft-mədən verilənlərin analizi üçün maşın təlimi modelləri işlənmişdir;
• E-reyestrlərdə toplanmış demoqrafik verilənlərin intellektual analizi üçün alqoritm işlənmişdir;
• Dərin təlimin elmi-nəzəri problemlərinin tədqiq olunmuşdur;
• Milli intellektual potensialın qiymətləndirilməsi məsələləri tədqiq olunur.