Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/1689
Title: Методи побудови штучних імунних систем в інтелектуальних системах діагностування
Authors: Зайцев, С. О.
Keywords: artificial immune system
negative seltction
artificial immune network
diagnosis
recognition
detector
censoring
штучна імунна система
негативний відбір
штучна імунна мережа
діагностування
розпізнавання
детектор
цензурування
Issue Date: 2013
Citation: Зайцев, С. О. Методи побудови штучних імунних систем в інтелектуальних системах діагностування : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / С. О. Зайцев ; МОНМС України, Харк. нац. ун-т радіоелектроніки. - Х., 2013. - 20 с.
Abstract: В дисертаційній роботі отримані наступні результати: розроблено новий метод побудови штучних імунних систем з маскуванням детекторів; метод синтезу штучних імунних систем з імовірнісним розподілом значень діагностичних ознак; удосконалено метод побудови штучних імунних систем з ієрархічною структурою для розпізнавання за ознаками; метод синтезу штучних імунних мереж для проведення кластерного аналізу. Програмно реалізовані розроблені методи істотно підвищують швидкість синтезу та точність роботи розпізнавальних моделей на основі імунокомп'ютингу, що підтверджує доцільність застосування методів на практиці. Наукові та практичні результати роботи успішно впроваджено на підприємствах та використано у навчальному процесі. The aim otfhe thesisa ritsi ficial immune system construction methods their accuracy and training speed, to decrease their complexity and level. Research object is the artificial immune system c oRnessteraurccthion process. subject is the inductive predicate learning methods of the artificial In the thesis the following results have been achieved: a new artificial system consctriuon method basedt hoen masked dete,c tao rnse wartificial immune system conscttiroun method based porno btahbei lity distributdiioang noofs ttihce signs; an improved artificial immune system construction method based on the structure for recognition; an improved artificianlt hiemsmiusn em entehtowdo rfko rsy cluster analysis; the methods implemented in software significantly speed and the accuracy of the recognitioinm mmuondoeclosm pbuatsiendg ,o nt hat proves the reasonability of the practical methods usage. The scientific and work achieved have been introdrpurciesde si na nedn tuesed in the educati.
URI: http://openarchive.nure.ua/handle/document/1689
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ZaycevSA.pdf3.05 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools