Мета роботи - створити алгоритм класифікації об'єктів на основі штучних імунних систем. Для досягнення мети використовується модель Resource Limited Artificial Immune System (RLAIS), що була створена і представлена вченим Джоном Тімісом ще в 2000 році. У вступі показано загальну роботу імунної системи, а також її схожість із штучною. В основу аналізу ефективності роботи алгоритму над класифікацією об'єктів, на основі штучних імунних систем, було взято реальне зображення клітинок крові. Окрім повного відновлення зображення алгоритм повинен правильно класифікувати ті чи інші об'єкти, а також видалити можливі "шуми". Результатом роботи є отримання динамічного алгоритму, який зможе у будь-який момент класифікувати об'єкти. Результат дослідження представлений у вигляді таблиць та рисунків, що поетапно показує роботу моделі, включаючи зображення з виділеними клітинками крові, і може використовуватись при розробці досконалішого варіанта зробленої роботи з використанням покращеного алгоритму класифікації. У висновках наводяться результати виконаної роботи, а також аналіз проведених досліджень. АЛГОРИТМ, КЛАСИФІКАЦІЯ, ШТУЧНІ ІМУННІ СИСТЕМИ, ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, МОДЕЛЬ, RLAIS. Purpose - to create object classification algorithm based on artificial immune systems. The input data is a picture which shows blood cells. As a result, the algorithm should classify and select all objects that are in the picture for visual outcome. To achieve the goal model is used Resource Limited Artificial Immune System (RLAIS), which was created and presented by John Timis scientists in 2000. The introduction shows the overall work of the immune system as well as its similarity to the artificial. In addition to full recovery pattern algorithm should correctly categorize certain objects and remove any "noise". The result of the work is a dynamic algorithm that can at any moment classify objects. Results of the study presented in tables and figures that gradually reveals the model, including images of isolated blood cells, and can be used in the development of a more perfect version of the work done using the improved classification algorithm. In conclusion, the results of the work are presented, as well as the analysis of the research work. ALGORITHM, CLASSIFICATION, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CLUSTERING, MODEL, RLAIS.
