Шифр: 004.8 Ф76
Фомічов О. О. Методи та моделі класифікації об'єктів на основі штучних імунних систем : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Фомічов Олександр Олександрович ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2016. – 20 с.
Фомічов О. О. Методи та моделі класифікації об'єктів на основі штучних імунних систем : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Фомічов Олександр Олександрович ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2016. – 20 с.
- Електронна версія (pdf / 421 Kb)
- Замовити
Статистика використання: Завантажень: 4 Видач: 0
Анотація:
Запропоновано узагальнену модель автоматичної класифікації на основі
імунних методів і моделей організації обчислень. Розроблено гібридні методи класифікації, які використовують не тільки імунні моделі обробки даних,
а й класичні методи класифікації (kNN і k-means), а також принципи організації
м'яких обчислень на основі нечіткої логіки. Виявлено метод мутації клонів,
що полягає у використанні афінності далекого предка як нижньої межі діапазону допустимих значень, що використовується для визначення коефіцієнта мутації.
Це призводить до підвищення швидкості імунного навчання без втрати точності класифікації. Знайдено використання стимулюючих антитіл для підвищення швидкості імунного навчання і визначення початкових центрів кластерів. Проведено експериментальні дослідження розроблених методів класифікації об'єктів, які показали їх високу ефективність. Розроблені методи і моделі використані для вирішення задачі класифікації результатів тестування учнів-власників зброї в компанії «Страж» (м. Харків), а також в ході визначення розміру страхового платежу за обов'язкового страхування автотранспорту шляхом класифікації характеристик транспортних засобів у філії страхової компанії «Київський страховий дім» (м. Харків).
імунних методів і моделей організації обчислень. Розроблено гібридні методи класифікації, які використовують не тільки імунні моделі обробки даних,
а й класичні методи класифікації (kNN і k-means), а також принципи організації
м'яких обчислень на основі нечіткої логіки. Виявлено метод мутації клонів,
що полягає у використанні афінності далекого предка як нижньої межі діапазону допустимих значень, що використовується для визначення коефіцієнта мутації.
Це призводить до підвищення швидкості імунного навчання без втрати точності класифікації. Знайдено використання стимулюючих антитіл для підвищення швидкості імунного навчання і визначення початкових центрів кластерів. Проведено експериментальні дослідження розроблених методів класифікації об'єктів, які показали їх високу ефективність. Розроблені методи і моделі використані для вирішення задачі класифікації результатів тестування учнів-власників зброї в компанії «Страж» (м. Харків), а також в ході визначення розміру страхового платежу за обов'язкового страхування автотранспорту шляхом класифікації характеристик транспортних засобів у філії страхової компанії «Київський страховий дім» (м. Харків).