PL
 |
EN
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 3 Problemy Transportu
  2. 3 Transport Problems
  3. 2 Bio-Algorithms and Med-Systems
  4. 2 Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
  5. 2 Bulletin of the Military University of Technology
Więcej...
Autorzy help
  1. 6 Mrówczyńska B.
  2. 4 Praczyk T.
  3. 2 Burczyński T.
  4. 2 Wais P.
  5. 2 Święcicki M.
Więcej...
Lata help
  1. 1 2023
  2. 3 2019
  3. 1 2017
  4. 1 2016
  5. 4 2015
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 26

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  artificial immune system
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
Content available Identification of thermophysical parameters using an artificial immune system
Dziatkiewicz Jolanta, Poteralski Arkadiusz
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
|
2023
|
Vol. 30, no. 4
521--537
EN
In this paper, the identification of thermophysical parameters using the hyperbolic twotemperature model is made. We investigate the influence of ultra-fast laser pulses on the heating of a thin metal film using this model. Two differential equations coupled with the electron-phonon coupling factor G are used. One of these equations concerns electron temperatures and the other addresses lattice temperatures. Appropriate initial and boundary conditions are imposed for this model. The finite difference method with a staggered grid is used to solve this direct problem. Temperatures for even nodes and heat fluxes for odd nodes are calculated. The results of the direct problem and results of the experiment are compared. In the optimization process, an artificial immune system is used.
2
Content available Badanie wykrywalności anomalii w pliku monitorowanym przez system wykrywania intruzów w zależności od parametrów generacji receptorów
Widuliński Patryk
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
|
2019
|
Nr 15
83--94
PL
Zabezpieczenie systemu operacyjnego przed zagrożeniami jest od lat obszarem badań wielu naukowców i konstruktorów oprogramowania antywirusowego. Nowe, skomplikowane zagrożenia pojawiają się w szybkim tempie, co skłoniło badaczy do poszukiwania nowoczesnych metod ich wykrywania. W artykule zaprezentowano badania wykrywalności zagrożeń w systemie operacyjnym przy pomocy sztucznego systemu immunologicznego w zależności od podanych parametrów wejściowych algorytmów. System składa się z bloków: sterującego, generacji receptorów i wykrywania anomalii. Blok generacji receptorów konstruuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania przy ich pomocy anomalii w programach. Blok wykrywania anomalii korzysta z wygenerowanego zestawu receptorów do detekcji zagrożeń. W pracy przedstawiono wyniki badań wykrywalności anomalii w zależności od podanej liczby bitów receptora i progu aktywacji, a następnie przeanalizowano je i podsumowano.
EN
The protection of operating systems against malware has been a field of research for many scientists and antivirus software designers for years now. New, complicated dangerous software appears rapidly, which inspired the researchers to look for unconventional, novel solutions for malware detection. In the paper, an original research of malware detection rates achieved by an artificial immune system using specific input parameters is presented. The system consists of control, receptor generation and anomaly detection units. The receptor generation unit constructs binary strings called receptors used to recognize foreign program structures. The anomaly detection unit uses generated receptors to detect malware in the monitored program. In the work, presented are the results of research of malware detection rates with regard to receptor bit count and activation threshold. The results are analyzed and concluded.
3
Mechanical optimization with artificial immune system
Robak Rafał
Modelowanie Inżynierskie
|
2019
|
T. 40, nr 71
69--73
EN
The article shows implementation of artificial immune system in the mechanical optimization. Optimization process is mainly used during new product introduction phase and ensures that new design is well balanced and includes all critical to quality items. Artificial immune system algorithm in the mechanical optimization assumes optimal solution as a pathogen and geometric configurations as a lymphocyte which are matching with optimal design.
PL
Artykuł przedstawia zastosowanie sztucznego systemu immunologicznego w procesie optymalizacji konstrukcji mechanicznych. Proces optymalizacji jest stosowany zwłaszcza w trakcie projektowania nowej konstrukcji bądź systemu i pozwala dostarczyć produkt zbalansowany i uwzględniający wszystkie niezbędne kryteria. Algorytm działający na podstawie sztucznego systemu immunologicznego w optymalizacji mechanicznej traktuje optimum jako patogen, a konfiguracje geometryczne jako limfocyty, które adresują optymalną konstrukcje.
4
Content available Artificial immune system in planning deliveries in a short time
Mrówczyńska B., Król A., Czech P.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2019
|
Vol. 67, nr 5
969--980
EN
In the calculations presented in the article, an artificial immune system (AIS) was used to plan the routes of the fleet of delivery vehicles supplying food products to customers waiting for the delivery within a specified, short time, in such a manner so as to avoid delays and minimize the number of delivery vehicles. This type of task is classified as an open vehicle routing problem with time windows (OVRPWT). It comes down to the task of a traveling salesman, which belongs to NP-hard problems. The use of the AIS to solve this problem proved effective. The paper compares the results of AIS with two other varieties of artificial intelligence: genetic algorithms (GA) and simulated annealing (SA). The presented methods are controlled by sets of parameters, which were adjusted using the Taguchi method. Finally, the results were compared, which allowed for the evaluation of all these methods. The results obtained using AIS proved to be the best.
5
Content available remote Zastosowanie sztucznego systemu immunologicznego do rozwiązania wielokryterialnego problemu dystrybucji dostaw
Mrówczyńska B.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport
|
2017
|
z. 117
219--228
PL
W artykule przedstawiono rozwiązanie problemu znanego jako zadanie komiwojażera. Prezentowany problem polega na minimalizacji kosztów dystrybucji dostaw do wielu odbiorców obsługiwanych przez flotę pojazdów. W rozwiązaniu tego zadania bierze się pod uwagę całkowitą długość drogi, czas przejazdu i wielkości ładunku. W obliczeniach zastosowano dwie metody rozwiązania. W pierwszej z nich wyznaczono trasy wszystkich pojazdów dostawczych biorących udział w bieżącej dostawie, uwzględniając przy tym kryteria na minimum długości drogi i czasu przejazdu oraz obsługi przy ograniczeniu na ładowność pojazdów. W drugiej z metod przeprowadzono najpierw klasteryzację punktów dostaw ze względu na minimum długości drogi i ograniczenie ładowności pojazdu przeznaczonego do obsługi danego klastra dla zadanej liczby i ładowności pojazdów. Następnie dla każdego pojazdu wyznaczono najkrótszą i najszybszą drogę przez wszystkie punkty klastra, do którego był przydzielony. We wszystkich opisanych tu obliczeniach zastosowano algorytmy sztucznych systemów immunologicznych. Problemy wielokryterialne został rozwiązane metodą kryteriów ważonych i optymalności Pareto.
EN
In the paper the solution of the issue known as a traveling salesman problems (TSP) is presented. A minimizing of costs of distributing supplies to multiple recipients supported by a fleet of vehicles is considered. the total path length, the driving time and the volumes of cargo is taken into account in the solution of the task . An artificial immune system is used to solve it. This multi-criteria problem has been solved using objectives weighted method and Pareto efficiency. Results were compared.
6
Content available Comparison of pareto efficiency and weighted objectives method to solve the multi-criteria vehicle routing problem using the artificial immune system
Mrówczyńska B.
Applied Computer Science
|
2016
|
Vol. 12, no 4
78--87
EN
The solutions to the multi-criteria vehicle routing problem, dependent on route length and travelling time of delivery van, are presented in the paper. This type of problem is known as a traveling salesman problem. The artificial immune system is used to solve it in this article. Since there are two variables – route length and travelling time – two methods are employed. They are: Weighted Objectives Method and Pareto Efficiency Method. The results of calculation are compared.
7
Content available Method of selecting the LS-SVM algorithm parameters in gas detection process
Lentka Ł., Smulko J.
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
|
2015
|
Nr 46
69--72
EN
In this paper we showed the method of resistive gas sensors data processing. The UV irradiation and temperature modulation was applied to improve gas sensors’ selectivity and sensitivity. Noise voltage across the sensor’s terminals (proportional to its resistance fluctuations) was recorded to estimate power spectral density. This function was an input data vector for LS-SVM (least squares – support vector machine) algorithm, which predicted a concentration of gas present in sensor’s ambient atmosphere. The algorithm creates a non-linear regression model at learning stage. This model can be used to predict gas concentration by recording resistance noise only. We have proposed a fast method of selecting LS-SVM parameters to determine high quality model. The method utilizes a behavior of immune system to determine optimal parameters of the LS-SVM algorithm. High accuracy of the applied method was proved for the recorded experimental data.
PL
W artykule pokazano metodę przetwarzania danych z rezystancyjnych czujników gazów, stosowaną do wykrywania gazów. W celu zwiększenia czułości i selektywności czujników zastosowano modulację temperaturową oraz oświetlenie diodą LED UV aby zebrać więcej danych. Szumy napięciowe rejestrowane na zaciskach czujnika (proporcjonalne do fluktuacji jego rezystancji) zostały wykorzystane do wyznaczenia gęstości widmowej mocy. Ta funkcja stanowiła wektor danych wejściowych dla algorytmu maszyny wektorów nośnych według kryterium najmniejszych kwadratów (LS-SVM), umożliwiając określenie stężenia gazu występującego w atmosferze otaczającej czujnik. Nieliniowy charakter algorytmu pozwala na tworzenie w fazie uczenia modelu na podstawie danych uzyskanych z pomiarów za pomocą metody odniesienia. Pokazano szybki sposób doboru optymalnych parametrów algorytmu LS-SVM, gwarantujących skuteczność szacowania stężenia gazu. W badaniach wykorzystano metodę symulującą działanie systemu odpornościowego. Analiza danych eksperymentalnych potwierdziła skuteczność prezentowanej metody.
8
Content available Multicriteria vehicle routing problem solved by artificial immune system
Mrówczyńska B.
Transport Problems
|
2015
|
T. 10, z. 3
141--152
EN
Vehicles route planning in large transportation companies, where drivers are workers, usually takes place on the basis of experience or intuition of the employees. Because of the cost and environmental protection, it is important to save fuel, thus planning routes in an optimal way. In this article an example of the problem is presented solving delivery vans route planning taking into account the distance and travel time within the constraints of vehicle capacities, restrictions on working time of drivers and having varying degrees of movement. An artificial immune system was used for the calculations.
PL
Planowanie tras samochodów dostawczych w dużych firmach transportowych, w których kierowcy są pracownikami najemnymi, najczęściej odbywa się na podstawie doświadczeń lub intuicji pracowników. Ze względu na koszty i na ochronę środowiska ważne jest oszczędzanie paliwa, a więc układanie tras w sposób optymalny. W artykule rozwiązano przykładowy problem planowania trasy samochodów dostawczych ze względu na długość drogi i czas przejazdu przy ograniczeniach ładowności pojazdów, ograniczeniach czasu pracy kierowców i przy uwzględnieniu zmiennego natężenia ruchu. W obliczeniach zastosowano sztuczny system immunologiczny.
9
Content available remote Methodology of Optimization of the Design of an Orthopedic Implant
Muzalewska M., Moczulski W.
Machine Dynamics Research
|
2015
|
Vol. 39, No. 2
133-141
EN
The scientific goal of the project is multicriterial optimization of the design of an orthopedic implant responsible for supporting the reconstruction of the anterior cruciate ligament. The implant should not only precisely anchor the tendon in the tunnel but, above all, - thanks to appropriately selected geometric shape and other design features - accelerate the ingrowth of bone tissue into the grafted tendon. The condition for the correct ingrowth of the bone tissue is to enable optimal perfusion of blood and other body fluids into the ligament prosthesis (grafted tendon). Therefore, the geometrical shape of the implant should allow accumulating active biological factors in the vicinity of the grafted tendon, thus accelerating the healing process. The research hypothesis is that there is a specific number of holes of a certain shape and a specific arrangement of these holes, which ensure optimum blood perfusion by maintaining adequate mechanical properties. Finding the optimum is possible by methods such as Artificial Immune Systems from heuristic algorithms class.
10
Content available remote Immunological Computation for Protein Function Prediction
Zekri M., Alem K., Souici-Meslati L.
Fundamenta Informaticae
|
2015
|
Vol. 139, nr 1
91--114
EN
Immunological computation is one of the largest recent bio-inspired approaches of artificial intelligence. Artificial immune systems (AIS) are inspired by the processes of the biological immune systems like the learning and memory characteristics which are used for solving complex problems. During the last two decades, AIS have been applied in various fields such as optimization, network security and data mining. In this article, we focus on the application of AIS to data mining in bioinformatics, more specifically, the classification task. For this purpose, we suggest three immune models based on clonal selection theory for the identification of G-protein coupled receptors (GPCRs) to predict their function. Our three classifiers are the artificial immune recognition system (AIRS), the clonal selection algorithm (CLONALG) and the clonal selection classification algorithm (CSCA). The GPCRs represent one of the largest and most important families of multifunctional proteins and are a significant target for bioactive and drug discovery programs. It is estimated that more than half of the drugs on the market currently target GPCRs. However, although thousands of GPCRs sequences are known, many of them remain orphans, have unknown function. Our experiments show that the three immunological classifiers have provided interesting results, however, AIRS obtained the best ones. Therefore, it is, for us, the most suitable immune model for the GPCRs identification problem.
11
Content available Route planning of separate waste collection on a small settlement
Mrówczyńska B.
Transport Problems
|
2014
|
T. 9, z. 1
61--68
EN
Waste collection problems are one of the most important logistic tasks to solve. The paper deals with the optimization of vehicle routes, which is one of the ways of reducing costs of waste collection. In this paper it was formulated the problem of optimization for a single vehicle. This task can be reduced to the Euler’s problem in the mathematical sense. The task was resolved using artificial immune systems. The methods have been adapted to solve real problems of selective waste collection on a small settlement. The solutions were discussed. It was described further plans for the development of methods for waste collection needs.
PL
Problem zbiórki odpadów jest jednym z najważniejszych logistycznych zadań. Celem artykułu jest optymalizacja tras pojazdów odbierających odpady, która jest jednym ze sposobów redukcji kosztów ich zbiórki. W artykule sformułowano kwestię optymalizacji trasy pojedynczego samochodu. Przedstawiony problem może być zredukowany w sensie matematycznym do zadania Eulera. Problem został rozwiązany metodą sztucznych systemów. Metody zostały zaadaptowane do potrzeb rozwiązania rzeczywistego problemu selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu. Otrzymane wyniki przeanalizowano. Przedstawiono dalsze plany rozwoju metody na potrzeby selektywnej zbiórki odpadów.
12
Content available remote An artificial immune system for the identification of polymer materials based on near infrared (NIR) spectra
Rabiej M., Biniaś W.
Polimery
|
2014
|
T. 59, nr 7-8
575--579
EN
This work presents an immune algorithm elaborated for the identification of polymers based on their NIR spectra. It uses the mechanisms and rules typical of natural immune systems. The identification of a polymer consists of a comparison of its NIR spectrum with reference spectra contained in a database. The algorithm acts in two stages. In the first stage, it compares the positions of the main absorption bands in the investigated spectrum with those of spectra from the database. Based on this comparison, the most similar reference spectra are selected. In the second stage, the shape of the numerical derivative of the investigated spectrum is compared with the shapes of the derivatives of the reference spectra selected in the first stage. Our investigations have shown that the algorithm is very effective and reliable. The algorithm can be used both for the identification of polymers in large databases and for the protection of such databases from an uncontrolled expansion.
PL
W pracy przedstawiono sztuczny system immunologiczny, należący do metod sztucznej inteligencji, przeznaczony do identyfikacji polimerów na podstawie ich widm w bliskiej podczerwieni (NIR). Analiza widm polega na porównaniu zgodności nieznanego widma z widmami zapisanymi w bazie danych, przy użyciu odpowiedniego algorytmu. Struktura algorytmu i działanie poszczególnych procedur naśladują strukturę naturalnego układu immunologicznego. Podobnie jak w naturalnych systemach, identyfikacja jest dokonywana na dwóch etapach. W pierwszym etapie przeprowadzana jest wstępna selekcja widm, realizowana za pomocą procedury odpowiadającej działaniu limfocytu T. Do wykonania tego zadania zastosowano filtry cyfrowe i pochodne numeryczne. W drugim etapie uruchamiana jest procedura odpowiadająca działaniu limfocytu B, której zadaniem jest wybranie spośród wyselekcjonowanych widm takiego, którego pochodna ma kształt najbardziej zbliżony do kształtu pochodnej nieznanego widma. W tym celu algorytm dzieli porównywane pochodne widm (antygen i przeciwciało) na małe fragmenty, czyli paratopy i epitopy, dla każdego z nich oblicza wskaźniki podobieństwa, takie jak: współczynnik determinacji (R2), współczynnik Kendalla (t), stosunek pól pod krzywymi (A), średni błąd względny (W) oraz sumę kwadratów różnic pochodnych. Na podstawie tych miar ocenia stopień dopasowania kolejnych paratopów i epitopów, a następnie stopień dopasowania antygenu i przeciwciała oraz poziom stymulacji. Zamiast klonowania i hipermutacji algorytm wykonuje lokalne przeszukiwanie każdego pasma widma. Widma, dla których stopień dopasowania przekroczy zadany próg są rozwiązaniem zadania. Przeprowadzone testy wykazały wysoką efektywność i niezawodność opracowanego algorytmu. Algorytm może służyć do identyfikacji polimerów w dużych bazach danych, a także do zabezpieczania baz danych przed wprowadzeniem kilku widm tego samego polimeru.
13
Content available remote Two-scale identification of composites’ material constants by means of computational intelligence methods
Beluch W., Burczyński T.
Archives of Civil and Mechanical Engineering
|
2014
|
Vol. 14, no. 4
636--646
EN
The paper deals with the two-scale approach to the identification of material constants in composite materials. Structures made of unidirectionally fibre-reinforced composites are examined. Composite constituents’ elastic constants in a micro scale are identified on the basis of measurements performed in a macro scale. Numerical homogenization methods using a representative volume element are employed. Static (displacements in sensor points) and dynamic (eigenfrequencies) data are considered as measurements. Ideal and disturbed measurements are taken into account. Computational intelligence methods in the form of evolutionary algorithms and artificial immune systems are used to perform the identification procedure. Finite element method is used to solve the boundary-value problem for composites in both scales. Numerical examples presenting the effectiveness of the proposed approach are attached. Statistical data are considered to compare the efficiency of the identification procedure for both algorithms and different measurement data.
14
Content available Planning of transportation's needs based on demand forecasts
Mrówczyńska B.
Transport Problems
|
2013
|
T. 8, z. 3
5--14
EN
Rational management of transport has a major impact on the cost of the business. The starting point for this can be a forecast of demand for the products. This paper presents the process of planning of transportation of shipments based on the forecast of the orders. The monthly quantity of shipments during the 36 months was analysed. A periodic variation of this quantity was observed. The forecast for the next two months was determined using a triple exponential smoothing method. Parameters of the method were determined analytically and using artificial immune systems. In the latter case the smoothing constant and the initial values of the model were determined by optimizing the root mean square error (RMSE) "ex-post". The results were subsequently compared. A smaller error was obtained using artificial immune systems. Then the demand for transport was calculated basing on the forecast quantity of shipments.
PL
Racjonalne gospodarowanie środkami transportu ma duży wpływ na koszty firmy. Podstawą do tego może być wykonanie prognozy popytu na produkty firmy. W artykule przedstawiono proces zaplanowania przewozów przesyłek do odbiorców na podstawie prognozy ilości przesyłek. Po wstępnej analizie rozkładu miesięcznej ilości przesyłek w okresie 36 miesięcy zaobserwowano okresową zmienności tej ilości. Prognozę na kolejne 3 miesiące wyznaczono stosując addytywną metodę Wintersa. Parametry metody wyznaczano analitycznie, a następnie stosując sztuczne systemy immunologiczne. W tym drugim przypadku stałe wygładzania i wartości początkowe modelu były wyznaczane na drodze optymalizacji pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE) „ex post”. Wyniki porównano. Mniejszy błąd otrzymano stosując sztuczne systemy immunologiczne. Następnie wyznaczono zapotrzebowanie na transport na podstawie prognozowanej ilości przesyłek.
15
Systemy immunologiczne w problemach bezpieczeństwa systemów informatycznych
Jasińska E.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
|
2012
|
Vol. 11, Nr 2
178--202
PL
Celem artykułu jest omówienie budowy systemu chroniącego komputer przed zagrożeniami z wykorzystaniem algorytmu opartego o system immunologiczny człowieka. Pomysł stworzenia systemu opartego o immunologię, autorstwa prof. dr hab. Marka Rudnickiego, okazał się znakomitym rozwiązaniem. Połączenie głównej idei rozpoznawania własnych elementów, z utworzeniem „terenu zagrożenia”, pozwoliło na wytworzenie programu posiadającego dużą skuteczność a jednocześnie nieobciążającego zasobów systemowych. System posiada jedynie początkową bazę danych (podobnie jak antygeny chroniące organizm dziecka, zawierają informację genetyczną pochodzącą od matki), którą w miarę funkcjonowania uzupełnia, emulując proces uczenia się. Program samodzielnie rozpoznający zagrożenia, korzystający jedynie z „inteligencji”, którą dał mu programista i którą może wykorzystywać do wykrywania nowych form ataków, oraz dostosowujący się do działającego systemu jest marzeniem każdego administratora.
EN
The purpose of the article is to discuss the construction of a system to protect your computer from threats using an algorithm based on the human immune system. The idea of creating a system based on the immunologię, introduced by prof. Mark Rudnicki proved to be an excellent solution. The main idea of the own elements of the resolution, connection with the creation of "land risks", allowed the creation of a high efficiency. The system has only the initial database (like protecting the child's body, the antigens contain genetic information derived from the mother), which, as far as the functioning of the supplements, which emulates a learning process. The program can sense danger, using only the "intelligence", which gave him the programmer and you can use to detect new hack attacks.
16
Content available The Artificial Immune System Approach for Smart Air-Conditioning Control
Chaczko Z., Aslanzadeh S., Kuleff J. A.
International Journal of Electronics and Telecommunications
|
2012
|
Vol. 58, No. 2
193-199
EN
Biologically inspired computing that looks to nature and biology for inspiration is a revolutionary change to our thinking about solving complex computational problems. It looks into nature and biology for inspiration rather than conventional approaches. The Human Immune System with its complex structure and the capability of performing pattern recognition, self-learning, immune-memory, generation of diversity, noise tolerance, variability, distributed detection and optimisation - is one area that has been of strong interest and inspiration for the last decade. An air conditioning system is one example where immune principles can be applied. This paper describes new computational technique called Artificial Immune System that is based on immune principles and refined for solving engineering problems. The presented system solution applies AIS algorithms to monitor environmental variables in order to determine how best to reach the desired temperature, learn usage patterns and predict usage needs. The aim of this paper is to explore the AIS-based artificial intelligence approach and its impact on energy efficiency. It will examine, if AIS algorithms can be integrated within a Smart Air Conditioning System as well as analyse the impact of such a solution.
17
Content available Using integer valued detectors in ship immune system
Praczyk T.
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2012
|
Vol. 61, nr 3
254-268
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.
18
Sztuczny system immunologiczny do krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych
Dudek G.
Śląskie Wiadomości Elektryczne
|
2011
|
Nr 6 (99)
12--15
PL
Przedstawiono model prognostyczny oparty na sztucznym systemie immunologicznym. Pamięć immunologiczna utworzona w procesie treningu reprezentuje obrazy połączonych sekwencji szeregów czasowych obciążeń - poprzedzających prognozę i prognozowanych. Przeciwciała zawarte w tej pamięci rozpoznają obrazy po sekwencji poprzedzającej prognozę i odtwarzają sekwencję prognozowaną.
EN
A forecasting model based on an artificial immune system was presented. The immune memory which is created during training, represents patterns of concatenated sequences of the load time series - the sequence preceding the forecast and the forecasted one. Antibodies contained in this memory recognize the first sequence of patterns and restore the forecasted sequence.
19
Content available remote Computational intelligence methods in searching of stable configurations of nanostructures
Mrozek A., Kuś W., Burczyński T.
Computer Methods in Materials Science
|
2011
|
Vol. 11, No. 1
46-52
EN
Application of evolutionary algorithm, artificial immune system and particle swarm optimization in the minimization atomic cluster's total potential energy is presented in this work. These methods of computational intelligence simulate biological processes of the natural environment and organisms such as theory of evolution and biological immune systems and give a strong probability of finding the global optimum. Some examples and discussion on the results of optimization are also presented in this paper.
PL
W pracy opisane zostało zastosowanie wybranych metod inteligencji obliczeniowej (algorytmu ewolucyjnego, sztucznego systemu immunologicznego oraz optymalizacji rojem cząstek) do optymalizacji klastrów atomowych. Jako kryterium optymalizacji przyjęto minimalizację całkowitej energii potencjalnej nanostruktury. Do modelowania oddziaływań między atomowych użyto potencjałów Morse'a oraz Murrella-Mottrama. W pracy przedstawiono wybrane wyniki optymalizacji oraz ich interpretację.
20
Content available Selecting Generators for Creating Real Valued Detectors in Ship Immune System
Praczyk T.
Annual of Navigation
|
2010
|
No. 16
99-108
EN
The task of the 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 perform the task the system makes use of a set of detectors. The detectors imitate signatures of non-self objects and they are generated at random. In order for the detectors to be able to effectively perform their task they have to be constructed in appropriate way. Since, random generators are used to form detectors the problem is to select a generator producing the most effective detectors. In order to select an appropriate generator, experiments were carried out. In the experiments, the task of the ship immune system was to differentiate self and non-self ship radio stations. Results of the experiments are presented at the end of the paper.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.