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 systems" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Associative memory in artificial immune systems
    Autorzy:
    Borowik, Barbara
    Borowik, Bohdan
    Kucwaj, Jan
    Laird, Sophie
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/764647.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2010, 10, 2
    1732-1360
    2083-3628
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolving ensembles of linear classifiers by means of clonal selection algorithm
    Autorzy:
    Bereta, M.
    Burczyński, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/969829.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    artificial immune systems
    clonal selection
    linear classifiers
    bagging
    boosting
    Opis:
    Artificial immune systems (AIS) have become popular among researchers and have been applied to a variety of tasks. Developing supervised learning algorithms based on metaphors from the immune system is still an area in which there is much to explore. In this paper a novel supervised immune algorithm based on clonal selection framework is proposed. It evolves a population of linear classifiers used to construct a set of classification rules. Aggregating strategies, such as bagging and boosting, are shown to work well with the proposed algorithm as the base classifier.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2010, 39, 2; 325-342
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    From immunology to modeling, processing and analysis of data
    Od immunologii do modelowania, przetwarzania i analiz danych
    Autorzy:
    Lasek, Mirosława
    Lasek, Witold
    Pęczkowski, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/432071.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    immunology
    immunocomputing
    artificial immune system
    algorithms of artificial immune systems
    representation of the elements of biological systems in artificial immune systems
    the use of artificial immune algorithms in practice
    Opis:
    Observation of nature is often the inspiration for unconventional and innovative ideas, proposals, suggestions, overall concepts for carrying out modeling phenomena and technical processes, economic, processing and analysis of statistical data. Artificial neural networks, genetic algorithms and evolutionary algorithms were created as an imitation of biological solutions. In recent years, the rapid development of immunological algorithms which are based on the action of the human immune system, has occurred. These algorithms are used in mathematics, engineering, problem solving in decision making, management, economics, finance. At the beginning of this article we describe the action of the human immune system, which is the basis for the construction of immune algorithms. Then we present the most important mechanisms influencing the operation and construction of the algorithms based on biological mechanisms of the immune system, in particular the negative selection, immune network, clonal selection. Then we describe how the elements and mechanisms of artificial immune system algorithms are represented to enable modeling, processing and analysis of data. In the last part of the article to illustrate the wide range of possibilities of using immune algorithms to solve various sorts of problems from a completely different fields, we present examples of applications that involve the assessment of bank borrowers, the task of coloring a graph belonging to combinatorial optimization problems, a multi-dimensional classification, fault detection.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2013, 4(30); 196-225
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Function optimization by the immune metaphor
    Autorzy:
    Wierzchoń, S. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1986917.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    artificial immune systems
    multi-modal optimization
    non-stationary functions optimization
    immune memory
    clonal selection
    affinity maturation
    Opis:
    The main goal of the immune system is to protect an organism against pathogens. To be able to recognize unknown (i.e. never seen) pathogens, the immune system applies a number of methods allowing to maintain sufficient diversity of its receptors. The most important methods are clonal selection and suppression of ineffective receptors. In effect the immune system admits maturation affinity property: during its functioning it continuously improves its ability to recognize new types of pathogens. This idea had found many interesting computer-oriented applications. In this paper a simple and easy to implement algorithm for multi-modal as well as non-stationary functions optimization is proposed. It is based on clonal selection and cells suppression mechanisms. Empirical results confirming its usability for uni-, multi-modal and non-stationary functions optimization are presented, and a review of other immunity-based approaches is given.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2002, 6, 3; 493-508
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Combined clonal negative selection algorithm for diagnostics of combustion in individual PC burner
    Hybrydowy algorytm negatywnej selekcji klonalnej do diagnostyki spalania w pojedynczym palniku pyłowym
    Autorzy:
    Smolarz, A.
    Lytvynenko, V.
    Kozhukhovskaya, O.
    Gromaszek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408497.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    artificial Immune Systems
    industrial diagnostics
    pulverised coal burner
    sztuczne systemy immunologiczne
    diagnostyka przemysłowa
    palnik pyłowy
    Opis:
    In pulverised coal (PC) burners that are most widespread in Poland an individual air excess ratio rules an amount of pollution generated, yet there is a lack of method that allows measurement of output parameters of a burner. It is therefore necessary to use indirect methods, which could primarily include acoustic, and optical methods. These methods are non-invasive and can provide virtually not delayed and additionally spatially selective information about the combustion process. Additional problems are generated biomass co-firing. The article shows application of relatively new class of classification methods – the artificial immunology algorithms to the combustion process diagnostics consisting in detection of incorrect air excess in PC burner.
    W palnikach pyłowych, które są najbardziej rozpowszechnione w Polsce współczynnik nadmiaru powietrza decyduje o ilości emitowanych zanieczyszczeń, jednak brak metodyumożliwiającej pomiar parametrów wyjściowych palnika. Konieczne jest więc stosowanie metod pośrednich, do których można zaliczyć przede wszystkim metody akustyczne i optyczne. Metody te są bezinwazyjne i pozwalają na otrzymanie praktycznie nieopóźnionej i dodatkowo selektywnej przestrzennie informacji o zachodzącym procesie spalania. Dodatkowe problemy powstają przy współspalaniu biomasy. Artykuł przedstawia zastosowanie stosunkowo nowej klasy metod klasyfikacji - sztuczne algorytmy immunologiczne do diagnostyki procesu spalania polegająca na wykrywaniu nieprawidłowejwartości nadmiaru powietrza palnika pyłowego.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2013, 4; 69-73
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimal routes scheduling for municipal waste disposal garbage trucks using evolutionary algorithm and artificial immune system
    Planowanie optymalnych tras dla śmieciarek samochodowych przy pomocy algorytmu ewolucyjnego i sztucznych systemów immunologicznych
    Autorzy:
    Mrówczyńska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/374265.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    sztuczne systemy immunologiczne
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja
    artificial intelligence
    artificial immune systems
    evolutionary algorithm
    optimisation
    Opis:
    This paper describes an application of an evolutionary algorithm and an artificial immune systems to solve a problem of scheduling an optimal route for waste disposal garbage trucks in its daily operation. Problem of an optimisation is formulated and solved using both methods. The results are presented for an area in one of the Polish cities.
    W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego i sztucznych systemów immunologicznych do zaplanowania optymalnych tras śmieciarek samochodowych. W artykule sformułowano zadanie optymalizacji tras i rozwiązano przy pomocy dwóch metod: algorytmu ewolucyjnego i algorytmu immunologicznego. Omówiono wyniki otrzymane dla jednego z polskich osiedli.
    Źródło:
    Transport Problems; 2011, 6, 4; 5-12
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    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
    Tytuł:
    Detekcja anomalii w plikach za pomocą wybranych algorytmów inspirowanych mechanizmami immunologicznymi
    Autorzy:
    Widuliński, Patryk
    Wawryn, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118552.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    systemy wykrywania intruzów
    sztuczne systemy immunologiczne
    wirusy
    szkodliwe oprogramowanie
    algorytm negatywnej selekcji
    generacja receptorów
    anomalia
    wykrywanie anomalii
    intrusion detection system
    artificial immune systems
    viruses
    malware
    negative selection algorithm
    receptor generation
    anomaly
    anomaly detection
    Opis:
    Ochrona systemu operacyjnego przed infekcjami wirusowymi jest zagadnieniem, nad którym od kilku dekad pracują projektanci oprogramowania antywirusowego. Rosnąca w ostatnich latach złożoność szkodliwego oprogramowania skłoniła naukowców do poszukiwania inspiracji w rozwiązaniach naturalnych, takich jak układ immunologiczny ssaków. W artykule przedstawiono system wykrywania intruzów w systemie operacyjnym wykorzystujący algorytm negatywnej selekcji. Algorytm ten wykorzystuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania zmian w chronionych programach. W systemie zaimplementowano dwie metody generacji receptorów: metodę losową i metodę szablonów. Metody te zostały przetestowane eksperymentalnie. Wyniki działania metod przeanalizowano i porównano, a następnie wyciągnięto wnioski.
    Protection of the operating system against virus infections is an area of research which has been worked on by antivirus software designers since several decades. Increasing malware complexity led scientists to seek inspiration in natural solutions, such as the mammal immune system. In the article, an intrusion detection system has been proposed. The system’s inner workings are based on the negative selection algorithm. The algorithm uses binary strings called receptors to detect modifications in the protected programs. In the system, two receptor generation methods have been presented: the random generation method and the template generation method. The methods have been tested experimentally. The results of both methods have been analysed and compared, and conclusions have been drawn.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2019, 14; 23-41
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial Intelligence in Medicine
    Sztuczna inteligencja w medycynie
    Autorzy:
    Wajs, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274631.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    metody klasyfikacji
    metody korelacji
    systemy ekspertowe
    sztuczne sieci immunologiczne
    metody statystyczne
    classification methods
    correlation methods
    expert systems
    artificial immune network
    statistics methods
    Opis:
    Medicine is a discipline that requires both judgment and action. Information science can help in several aspect. It can help the physician in collecting complete and relevant data. It can support the physician by providing access to the rapidly increasing sets of medical knowledge through different kinds of the data bases. It can facilitate the management of medical records which may be used for clinical follow-up of patients, clinical research, evaluation of medical action and education. In all these aspects, information science gives indirect help to medical decision.
    Medycyna jest dyscypliną, która wymaga zarówno oceny jak też działania. Informatyka może być pomocna w wielu aspektach. Informatyka może pomóc lekarzowi w zbieraniu użytecznych danych. Techniki komputerowe mogą pomóc lekarzowi w dostępie do dużych zbiorów danych poprzez różnego rodzaju bazy danych. Informatyka dostarcza także licznych metod, które mogą mieć zastosowanie w systemach wspomagania decyzji oraz w procesach uczenia.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 106-108
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of clonal selection algorithm for PID controller synthesis of mimo systems in oil and gas industry
    Zastosowanie algorytmu selekcji klonalnej do syntezy regulatora PID systemów mimo w przemyśle petrochemicznym
    Autorzy:
    Shiryayeva, Olga
    Samigulin, Timur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407898.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    artificial immune system (AIS)
    clonal selection algorithm (CLONALG)
    PID controller
    MIMO system
    sztuczny układ immunologiczny (AIS)
    algorytm doboru klonów (CLONALG)
    kontroler PID
    system MIMO
    Opis:
    This paper presents the results of the Smart technologies application to the synthesis of MIMO-systems in oil and gas industry. In particular, there is considered a multidimensional multiply connected system for gas distillation process control through a distillation column with regulators configured on the basis of Smart-technologies – clonal selection algorithm (CLONALG) of an artificial immune system (AIS).
    W artykule przedstawiono wyniki zastosowania inteligentnych technologii do syntezy systemów MIMO w przemyśle petrochemicznym. W szczególności rozważany jest wielowymiarowy układ sterowania procesem destylacji gazu w kolumnie destylacyjnej z regulatorami skonfigurowanymi na podstawie tzw. inteligentnych technologii – algorytmu doboru klonów (CLONALG) sztucznego układu immunolgicznego (AIS).
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 3; 50-53
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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