Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор)
Problem of development of hybrid artificial immune systems is considered. Existing tendencies are analyzed, directions are scheduled for creation of new hybrid immune systems.
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2009
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16984 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) / В.И. Литвиненко // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 114-130. — Бібліогр.: 47 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-16984 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Литвиненко, В.И. 2011-02-17T21:15:21Z 2011-02-17T21:15:21Z 2009 Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) / В.И. Литвиненко // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 114-130. — Бібліогр.: 47 назв. — рос. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16984 519.71 Problem of development of hybrid artificial immune systems is considered. Existing tendencies are analyzed, directions are scheduled for creation of new hybrid immune systems. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| spellingShingle |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) Литвиненко, В.И. |
| title_short |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| title_full |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| title_fullStr |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| title_full_unstemmed |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| title_sort |
гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) |
| author |
Литвиненко, В.И. |
| author_facet |
Литвиненко, В.И. |
| publishDate |
2009 |
| language |
Russian |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| description |
Problem of development of hybrid artificial immune systems is considered. Existing tendencies are analyzed, directions are scheduled for creation of new hybrid immune systems.
|
| issn |
XXXX-0044 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16984 |
| citation_txt |
Гибридные искусственные иммунные системы и мягкие вычисления (обзор) / В.И. Литвиненко // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 114-130. — Бібліогр.: 47 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT litvinenkovi gibridnyeiskusstvennyeimmunnyesistemyimâgkievyčisleniâobzor |
| first_indexed |
2025-11-26T18:05:09Z |
| last_indexed |
2025-11-26T18:05:09Z |
| _version_ |
1850766941371760640 |
| fulltext |
. .
, 2009
114
519.71
( )
. .
,
johndoe2004@mail.ru
.
,
.
: ,
,
.
Problem of development of hybrid artificial immune systems is considered. Existing tendencies are
analyzed, directions are scheduled for creation of new hybrid immune systems.
Key words: artificial immune system, soft computing, hybrid system.
.
,
.
:
,
,
.
,
,
. . , ,
.
, ,
.
, , .
,
.
, -
.
,
.
.
,
, . ,
,
.
.
, ,
.
, 2009
115
.
,
.
:
.
1.
( )
,
, ,
, .
, ,
, , ,
, [1, 2],
[3, 4] [5, 6].
.
( ): , ,
, ,
, ,
, ,
, ,
, .
2.
1994 .
, [7]. ,
,
, .
. , , ,
.
, ,
, ,
.
[8].
,
, ,
, (
) ( ).
,
, ,
. .
, 2009
116
.
, , ,
.
[9]: ( ) ;
( ) ; ( )
. [10] ( )
.
2.1.
.
.
.
,
.
[11], (aiNet)
.
[12-13]
.
L- ,
, .
,
, .
, .
[13-14 ] [20,21]
.
PDP (Parallel Distributed Processing), [15] PDP-
.
, ,
.
[16]
,
.
, ( )
, ,
. ,
,
, ,
( )
.
, 2009
117
[17]
,
, , [18]
, . ,
.
, .
,
, ,
.
, aiNet, [19]
- ,
- (RBF).
.
.
, -
,
.
2.2.
,
, ,
.
,
,
( ) ,
.
[20]
,
.
. ,
,
.
,
,
.
.
[21]
. [22]
,
,
,
.
. .
, 2009
118
.
[23]
,
.
:
A ,
.
[24]
( ),
,
.
,
.
[25]
( ). ( ),
,
.
, :
1)
, ,
, 2) ,
, .
2.3.
,
.e. ,
, ,
. -
" "
, ,
. ,
,
.
[26]
,
.
,
, .
, .
. ,
,
, 2009
119
.
.
[27] ,
.
. [28-29]
,
. ,
,
. ,
( )
,
.
[30]
.
3.
.
.
, , .
( )
, .
, .
.
,
,
.
,
,
/
.
,
.
, ( ,
, , . .) .
1 , ,
, , .
( , ,
),
. .
, 2009
120
.
2.
,
. ,
,
,
.
, .
( ),
,
.
,
,
,
, .
,
, , .
, ,
.
(
)
.
, :
;
;
;
;
. . 1,
, ,
( ).
1
,
,
/
( )
/
/
/
/
/
/
( )
,
. .
, 2009
122
2
1.
.
2.
.
3. .
1. .
2.
, ,
.
3. .
4. ,
1.
2.
.
3.
.
4. ,
, .
5.
.
6.
1. .
2.
.
3. ,
.
4.
.
5.
.
6.
.
7. .
1.
.
2.
.
3. .
4.
.
5.
.
1.
.
2.
.
3. .
4.
.
1. .
2.
3.
.
1. .
2.
.
3. .
4. .
, 2009
123
5. :
,
, .
6. .
1.
.
2.
.
3.
.
1.
.
2.
( ).
3.
.
4.
.
1.
.
2.
.
3.
.
4.
.
5. .
6.
1. .
2.
,
.
3.
.
4.
.
1.
,
.
2. .
3. .
4.
5.
.
1. .
2.
.
3.
,
.
4.
.
[31,32]: ;
; .
.
[3].
1. .
,
, : )
.
; )
.
, .
2. .
,
.
, , ,
. : )
- -
.
; )
.
.
3. .
.
(
). : )
.
; )
.
.
,
.
.
.
[31,32], ,
ANFIS
(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), ,
( , ).
3
( ), ( ),
( ), ( ), ( )
( )
1.
( )
2.
( )
3.
( .- )
1. .
2. ,
.
3. .
1.
( )
2.
3.
1. .
2. ,
.
3. .
4. .
1.
2. .
1.
.
2. .
1.
2. Back Propagation
1. ,
2.
1.
1. .
1.
2.
-
3.
1.
2.
3.
.
1.
.
1.
.
1.
1. .
. .
, 2009
126
1.
( )
1.
1.
1. ,
.
( )+
1.
1.
1.
1.
.
1.
2.
-
3. .
1.
2.
.
3. .
1.
- -
1.
1.
.
1.
1.
.
1.
.
1. .
1.
.
1.
2. .
3.
1.
2.
1.
1. .
+
1.
1.
; ,
1.
.
1. .
1.
2. .
1.
.
2.
.
1. .
2.
1. .
[33] , [ 34] -
. [35-37]
,
.
[38]
(
),
.
[39]
. [40-41] -
- -
( ).
[42-43]
.
[44-45]
,
,
. [46]
.
.
,
.
- ,
,
( ),
, ,
, .
.
,
.
.
,
.
, , ,
.
. .
, 2009
128
1. Forrest S., Perelson A., Allen L., Cherukuri R. Self-nonself discrimination in a
computer / Proc. IEEE Symp. on Research in Security and Privacy, 1994.-P.202 212.
2. Forrest S, Perelson A Computation and the immune system, SIGBIO Newsletter,
Association for Computing Machinery 12(2): 1992.
52 57pp.
3. Ada G., Nossal G. The clonal selection theory // Scienti c American. - 257(2).
1987.
50 57 p.
4. De Castro LN, Von Zuben FJ The clonal selection algorithm with engineering
applications, Proc of GECCO 00, Workshop Proceedings, 2000. P. 36 37.
5. Timmis J. Arti cial Immune Systems: A Novel Data Analysis Technique Inspired
by the Immune Network Theory / Ph.D. Dissertation, Department of Computer
Science, University of Wales.
2000. 163 p.
6. De Castro L., Von Zuben F. An evolutionary immune network for data clustering.
Proc. IEEE Brazilian Symposium on Neural Networks, 2000.
P. 84 89.
7. Zadeh L. What is soft computing // Soft Computing. 1. - 1997.
p. 1.
8. Khosla, J., Dillon T. Engeneering Intellegent Hybrid Multy-Agent Systems.
Kluwer Academic Publshers, 1997.
9. . ., . . //
( ) 1997, - .2, . -4.
.
93-114.
10. de Castro LN, Timmis J Arti cial immune Systems: A New Computational
Intelligence Paradigm. Springer-Verlag , 2003.
357 p.
11. De Castro L., Von Zuben F. Immune and Neural Network Models: Theoretical
and Empirical Comparisons // Int. J. of Computational Intelligence and Applications
(IJCIA), 2001.
P. 45-56.
12. Hoffmann G. A neural network model based on the analogy with the immune
system // J. Theor. Biol., 122.
1986.
P. 33 67.
13. Hoffmann GW, Benson MW, Bree GM, Kinahan PE A teachable neural network
based on an unorthodox neuron // Physica 22D, 1986.
P. 233 246.
14. Vertosick F.T, Kelly R.H Immune network theory: A role for parallel distributed
processing? // Immunology, 66: 1989.
P. 1 7.
21. Vertosick FT, Kelly RH The immune system as a neural network: A multi-
epitope approach // J. Theor. Biol. 150: 1991.
P. 225 237.
15. Rumelhart D.E,, McClelland J.L. Parallel Distributed Processing.
Cambridge
MIT Press, 1986. 595 p.
16. De Castro L., Von Zuben The construction of a boolean competitive network
using ideas from immunology // Neurocomputing, 50C: 2003.
P. 51 85.
17. De Castro L., Von Zuben F. An immunological approach to initialize feedforward
neural network weights // Proc of ICANNGA 01, 2001.
P. 126 129.
18. Kirkpatrick S, Gelatt Jr CD, Vecchi MP Optimization by simulated annealing,
Science 220(4598): 1987.
P. 671 680.
19. De Castro L., Von Zuben F. Automatic determination of radial basis function: an
immunity-based approach // Int. J. Neural Systems , 11(6): 2001.
P. 523 535.
, 2009
129
20. Forrest S., Javornik B, Smith R., Perelson A. Using genetic algorithms to explore
pattern recognition in the immune system // Evolut Comput 1(3): 1993.
P. 191 211.
21. Hightower R., Forrest S., Perelson A. The evolution of emergent organization in
immune system gene libraries / Proc. of the Sixth ICGA, Eshelman LJ (ed), Morgan
Kaufmann, San Francisco, CA, 1995.
P. 344 350.
22. Potter M., de Jong K. The coevolution of antibodies for concept learning / Proc.
of the 5th ICPPSN, 1998.
P. 530 539.
23..Hajela P., Yoo J. Immune network modelling in design optimization / New Ideas
in Optimization. - London: McGraw Hill, 1999.
P. 203 215.
24. Hart E., Ross P. The evolution and analysis of a potential antibody library for use
in job-shop scheduling / Ibidem.
P. 185 202.
25. Nikolaev N., Iba H., Slavov V. Inductive genetic programming with immune
network dynamics // Adv. Genetic Programming 3.- MIT Press, 1999.
P. 355 376.
26. Krishna-Kumar K., Satyadas A., Neidhoefer J. An immune system framework for
integrating computational intelligence paradigms with applications to adaptive
control // Computational Intelligence: A Dynamic System Perspective.
IEEE Press,
1995.
P. 32 45.
27. Baldwin, Mark J. A New Factor in Evolution // The American Naturalist, Vol. 30,
No. 354 (Jun., 1896).
P. 441-445.
28. Lee D.-W., Jun H.-B., Sim K.-B. Arti cial immune system for realization of
cooperative strategies and group behavior in collective autonomous mobile robots /
Proc of AROB 99, 2, 1999.
P. 232 235.
29. Jun J-H, Lee D-W, Sim K-B Realization of cooperative and swarm behavior in
distributed autonomous robotic systems using arti cial immune system / Ibidem.
P.
614 619.
30. De Castro L., Von Zuben F. aiNet: an arti cial immune network for data
analysis.
Data Mining: A Heuristic Approach.
Idea Group Publishing, USA,
Chapter XII, 2001.
P. 231 259.
31. Lin C.-T., Lee G.C.S. Neural Fuzzy Systems: A Neuro-Fuzzy Synergism to
Intelligent Systems. - Upper Saddle River, NY: Prentice Hall, 1997.
32. . .
:
//
, 2006.
1.
.101-118.
33. . .
// .
. . ,
: . . . , 2003.
34. . . /
. . 4 . r .
« -2002» - 2 ., . -1. - .: - , 2002.
35. . ., . ., . .
// .
. .
: , 2005.
. 69-84.
36. . ., . ., . ., . .
// . . 5 . . .
. .
, 2009
130
, , 2005.
3.
.41-47.
37. . ., . ., . . .
// .
. ., - , 2004. 120 c.
38. . ., . ., . .
.
//
.
. . .- . - . .- . 2(8), 2005.- .339-340.
39. . .
//
, 4(33), 2008. - .7-14.
40. . ., . ., . .
//
. -
.
:
.- 2007.- .15 24.
41. . ., . .
-
// . .
, 2(20). 2007.
.112 123.
42. . . -
// . 1(19).
2007.
.53 66.
43. . ., . ., . .
-
// : - .
.109, .
93. .
; .- .
, 2009.
.118-134.
44. . ., . ., . .
-
//
. .
.
, 2009. - 2. - .359-366.
45. . ., . ., . ., . .
// . . .
-
. . 3, 2006.
.47-68.
46. . .
// .
. - 1(21), 2008.- .64 71.
47. . .
// : -
.
.90, .77.
: - , 2007.- .105-113.
|