Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BWAW-0014-0016

Czasopismo

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

Tytuł artykułu

Using integer valued detectors in ship immune system

Autorzy Praczyk, T. 
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
PL Użycie detektorów całkowitoliczbowych w Okrętowym Systemie Immunologicznym
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN The task of Ship Immune System is to differentiate self objects, i.e. objects that are not dangerous to our ship, from other objects that can be a potential threat. To identify objects, the system uses specially constructed detectors. Each detector imitates a non-self object. If an object is similar to a least one detector it is considered to be non-self one. Otherwise, it is treated as self one. The detectors can be represented in the form of real or integer valued vectors. In the paper, the latter solution is discussed. To test Ship Immune System, equipped with integer valued detectors, experiments were carried out. In the experiments, the task of the system was to differentiate self ship radio stations from non-self ones. Results of the experiments are presented at the end of the paper.
PL Zadaniem Okrętowego Systemu Immunologicznego jest odróżnianie obiektów własnych, czyli takich, które nie stanowią zagrożenia dla naszej jednostki, od wszystkich pozostałych obiektów określanych jako obiekty obce. Do identyfikacji obiektów używane są detektory z których każdy imituje jeden obiekt obcy. W przypadku kiedy niezidentyfikowany obiekt jest podobny do co najmniej jednego detektora, traktowany jest on przez system jako obiekt obcy, w przeciwnym przypadku uznaje się, że mamy do czynienia z obiektem własnym. Detektory systemu mogą być reprezentowane w postaci wektorów rzeczywistoliczbowych lub całkowitoliczbowych. W niniejszym artykule zaprezentowano drugie z wymienionych rozwiązań. W celu zbadania efektywności systemu immunologicznego wyposażonego w detektory całkowitoliczbowe przeprowadzono eksperymenty w trakcie których identyfikacji podlegały radiostacje okrętowe. Wyniki eksperymentów zaprezentowano w artykule.
Słowa kluczowe
PL identyfikacja   sztuczny system immunologiczny  
EN identification   artificial immune system  
Wydawca Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Czasopismo Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Rocznik 2012
Tom Vol. 61, nr 3
Strony 254--268
Opis fizyczny Bibliogr. 15 poz.
Twórcy
autor Praczyk, T.
Bibliografia
[1] J. Balthrop, F. Esponda, S. Forrest, M. Glickman, Coverage and Generalization in Artificial Immune System, in Proc. Genetic Evolutionary Computation Conf., 2002.
[2] M. V. Butz, Rule-based Evolutionary Online Learning Systems: Learning Bounds, Classification, and Prediction, University of Illinois, IlliGAL Report No. 2004034, 2004.
[3] P. D'haeseleer, S. Forrest, P. Helman, An Immunological Approach to Change Detection: Algorithms, Analysis and Implications, Scientific Literature Digital Library - http://citeseer.ist.psu.edu.
[4] F. Esponda, S. Forrest, P. A. Helman, Formal Framework for Positive and Negative Detection Schemes, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 34(1), 2004, 357-373.
[5] D. E. Goldberg, Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1989.
[6] R. Hightower, S. Forrest, A. Perelson, The Baldwin Effect in the Immune System: Learning by Somatic Hypermutation, in R. K. Belew and M. Mitchell, editors, Individual Plasticity in Evolving Populations: Models and Algorithms, Addison-Wesley, 1996, 159-167.
[7] S. Hofmeyr, S. Forrest, A. Somayaji, Intrusion Detection using Sequences of System Calls, Scientific Literature Digital Library - http://citeseer.ist.psu.edu
[8] J. H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan, 1975.
[9] S. Forrest, S. Hofmeyr, Immunology as Information Processing, Design Principles for Immune Systems and Other Distributed Autonomous Systems, eds. Oxford Univ. Press, 2000, 361-387.
[10] T. Praczyk, Adaptation of r-contiguous-bits scheme borrowed from immune systems to characteristic points of radar image identification, Theoretical and Applied Informatics, 19, 2007, 37-56.
[11] T. Praczyk, The concept of the ship immune system, Annual of Navigation, 15, 2009, 101-108.
[12] T. Praczyk, Vaccination in ship immune system, Biul. WAT, 58, 3, 2009, 367-378.
[13] T. Praczyk, Using real valued detectors in ship immune system, Computing and Informatics, 29, 2010, 975-987.
[14] T. Praczyk, Selecting generators for creating real valued detectors in ship immune system, Annual of Navigation, 16, 2010, 99-108.
[15] D. F. Specht, Probabilistic neural networks, Neural Networks, vol. 3, issue 1, 1990, 109-118.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BWAW-0014-0016
Identyfikatory