ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ЕВОЛЮЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО І ІМУННОГО ПІДХОДІВ
Ключові слова:
прийняття рішень, нейронна мережа, штучна імунна система, афінність, клональний відбір, імунна мережа
Анотація
У статті розглядається модель інтелектуальної системи під-тримки прийняття рішень на основі нейронної мережі, навчання та еволюція якої здійснюються з використанням імунного підходу. Еволюція системи розглядається як задача її адаптації до умов зміни зовнішнього середовища і властивостей об’єкта прийняття рішень, що складається з процедур корекції числа нейронів в прихованих шарах і параметрів моделі системи, які використовують імунні моделі клонального відбору та імунної мережі.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. Снитюк В.Е. Эволюционные технологи принятия решений в условиях неопределенности / В.Е. Снитюк. – К.: МП Леся, 2015. – 347 с.
2. Стадниченко С.Ю. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений / С.Ю. Стадниченко // Молодой ученый. – 2010. – № 6. – С. 61-63.
3. Комарцова Л.Г. Эволюционные методы формирования нечетких баз правил / Л.Г. Комарцова // Материалы международной конференции OSTIS-2011. – 2011. – С. 181-184.
4. Комарцова Л.Г. Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах / Л.Г. Комарцова, Ю.Н. Лавренков, О.В. Антипова // Материалы IV-й международной конференции OSTIS-2014. – 2014. – С. 233-238.
5. Korablev N.M. Intelligent Evolution Decision Support System based on Fuzzy Logic and Immune Approach / N.M. Korablev, D.N. Soloviov, R.R. Malyukov // System tecnologies – Dnipro. – 2016. – № 6 (107). – P. 98-106.
6. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения / Е.В. Бодянский, О.Г. Руденко. – Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 372 с.
7. Dasgupta D. Recent Advanced in Artifical Immune Systems: Models and Applications / D. Dasgupta, S. Yu, F. Nino // Applied Soft Computing. Elsevier. –2011. – P. 1574-1587.
8. Korablev N. Immune Approach for Neuro-Fuzzy Systems Learning Using Multiantibody Model / N. Korablev, I. Sorokina // ICARIS 2011, Springer Lecture Notes in Computer Science. – 2011. – Vol. 6825. – P. 395-405.
2. Стадниченко С.Ю. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений / С.Ю. Стадниченко // Молодой ученый. – 2010. – № 6. – С. 61-63.
3. Комарцова Л.Г. Эволюционные методы формирования нечетких баз правил / Л.Г. Комарцова // Материалы международной конференции OSTIS-2011. – 2011. – С. 181-184.
4. Комарцова Л.Г. Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах / Л.Г. Комарцова, Ю.Н. Лавренков, О.В. Антипова // Материалы IV-й международной конференции OSTIS-2014. – 2014. – С. 233-238.
5. Korablev N.M. Intelligent Evolution Decision Support System based on Fuzzy Logic and Immune Approach / N.M. Korablev, D.N. Soloviov, R.R. Malyukov // System tecnologies – Dnipro. – 2016. – № 6 (107). – P. 98-106.
6. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения / Е.В. Бодянский, О.Г. Руденко. – Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 372 с.
7. Dasgupta D. Recent Advanced in Artifical Immune Systems: Models and Applications / D. Dasgupta, S. Yu, F. Nino // Applied Soft Computing. Elsevier. –2011. – P. 1574-1587.
8. Korablev N. Immune Approach for Neuro-Fuzzy Systems Learning Using Multiantibody Model / N. Korablev, I. Sorokina // ICARIS 2011, Springer Lecture Notes in Computer Science. – 2011. – Vol. 6825. – P. 395-405.
Опубліковано
2017-09-27
Як цитувати
КОРАБЛЕВ, Н., СОЛОВЬЕВ, Д., & МАЛЮКОВ, Р. (2017). ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ЕВОЛЮЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО І ІМУННОГО ПІДХОДІВ. Розвиток транспорту, (1(1), 22-35. https://doi.org/10.33082/td.2017.1-1.03
Розділ
ІНФОРМАЦІЙНІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ ОБРОБКИ ДАНИХ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
