Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "artificial immune system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Using integer valued detectors in ship immune system
    Użycie detektorów całkowitoliczbowych w Okrętowym Systemie Immunologicznym
    Autorzy:
    Praczyk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209638.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    identyfikacja
    sztuczny system immunologiczny
    identification
    artificial immune system
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2012, 61, 3; 254-268
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Vaccination in ship immune system
    Zastosowanie szczepienia w Okrętowym Systemie Immunologicznym
    Autorzy:
    Praczyk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209467.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    identyfikacja obiektów
    sztuczny system immunologiczny
    identification
    artificial immune system
    Opis:
    The task of the ship immune system is to differentiate self objects, i.e., objects that are not dangerous for 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, however, to generate them the signatures of self objects are used. Real signatures of non-self objects are usually unobtainable and therefore they are not used to produce the system. However, situations sometimes happen when the information about non-self objects is accessible. In such a case, the information mentioned can be used to improve performance of the system. To test the ship immune system build based on signatures of both self and non-self objects, 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.
    Zadaniem okrętowego systemu immunologicznego jest rozróżnianie obiektów własnych, nie stanowiących zagrożenia dla okrętu, od obiektów obcych które mogą być dla niego groźne. Do realizacji powyższego zadania system wykorzystuje zbiór detektorów. Detektory imitują sygnatury obiektów obcych, a do ich tworzenia wykorzystywane są sygnatury obiektów własnych zapamiętane w systemie. Ponieważ sygnatury obiektów obcych są zazwyczaj niedostępne, nie są one wykorzystywane w procesie tworzenia detektorów. Występują jednak sytuacje kiedy informacja o obiektach obcych jest dostępna podczas tworzenia systemu. Informacja ta może być wykorzystana do poprawienia jego efektywności. Artykuł przedstawia dwie metody umożliwiające wykorzystanie informacji o obiektach obcych podczas tworzenia detektorów. Obie metody zostały sprawdzone eksperymentalnie. Wyniki eksperymentów zostały przedstawione na końcu artykułu.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2009, 58, 3; 367-378
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie wykrywalności anomalii w pliku monitorowanym przez system wykrywania intruzów w zależności od parametrów generacji receptorów
    Autorzy:
    Widuliński, Patryk
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118510.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    sztuczny system immunologiczny
    receptor
    anomalia
    szkodliwe oprogramowanie
    artificial immune system
    receptors
    anomaly
    malware
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2019, 15; 83-94
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Route planning of separate waste collection on a small settlement
    Planowanie trasy dla selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu
    Autorzy:
    Mrówczyńska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/375475.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    waste collection
    garbage truck
    artificial intelligence
    artificial immune system
    clonal selection
    zbiórka odpadów
    śmieciarka samochodowa
    sztuczna inteligencja
    sztuczny system immunologiczny
    selekcja klonalna
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Transport Problems; 2014, 9, 1; 61-68
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Method of selecting the LS-SVM algorithm parameters in gas detection process
    Sposób doboru parametrów algorytmu LS-SVM w procesie detekcji gazów
    Autorzy:
    Lentka, Ł.
    Smulko, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267849.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    gas detection
    optimal parameters selection
    support vector machine (SVM)
    artificial immune system
    detekcja gazów
    optymalny dobór parametrów
    maszyna wektorów nośnych
    sztuczny system immunologiczny
    Opis:
    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.
    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.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 69-72
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial intelligence algorithms combined with the PIES in identification of polygonal boundary geometry
    Algorytmy sztucznej inteligencji połączone z PURC w identyfikacji kształtu wielokątnej geometrii brzegu
    Autorzy:
    Zieniuk, E.
    Kużelewski, A.
    Gabrel, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327836.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    PURC
    identyfikacja kształtu brzegu
    algorytmy genetyczne
    sztuczny system immunologiczny
    PIES
    identification of a boundary shape
    genetic algorithms
    artificial immune systems
    Opis:
    Identification of a shape of a boundary belongs to a very interesting part of boundary problems called inverse problems. Various methods were used to solve these problems. Therefore in practice, there are two well-known methods widely applied to solve the problem: the FEM and the BEM. In this paper a competitive meshless and more effective method - the PIES combined with artificial intelligence (AI) methods is applied to solve the shape inverse problems. The aim of the paper is an examination of two popular AI algorithms (genetic algorithms and artificial immune systems) in identification of the shape of the boundary.
    Identyfikacja kształtu brzegu należy do bardzo interesującej grupy zagadnień brzegowych nazywanej zagadnieniami odwrotnymi. Istnieje liczna grupa metod służących rozwiązywaniu takich problemów. Jednakże w praktyce do rozwiązywania zagadnień odwrotnych szeroko wykorzystywane są dwie metody: MES i MEB. W niniejszej pracy zaproponowano zastosowanie alternatywnej bezelementowej i bardziej efektywnej metody - PURC połączonej z algorytmami sztucznej inteligencji (SI) do identyfikacji kształtu brzegu. Celem pracy jest zbadanie efektywności dwóch popularnych algorytmów SI (algorytmów genetycznych i sztucznych systemów immunologicznych) w identyfikacji kształtu brzegu.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 53-56
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies