Метою магістерської атестаціонної роботи є розробка моделей і алгоритмів навчання та розпізнавання образів на основі штучних імунних систем, які є новою пардігмою м’яких обчислень і в теперішній час використовуються для розв’язання різних практичних задач. Проведено аналіз існуючих методів розпізнавання образів, засобів виділення ознак та формування простору ознак. Наголошено, що успішне вирішення задачі розпізнавання символів можливе при використанні штучних імунних систем. Розроблено інструментальне середовище, здійснена програмна реалізація розроблених алгоритмів та виконані експериментальні дослідження, які підтверджують ефективність отриманих в роботі результатів. РОЗПІЗНАННЯ, ОБРАЗ, СИМВОЛ, ОЗНАКА, ШТУЧНА ІМУННА СИСТЕМА, АНТИГЕН, АНТИТІЛО, АЛГОРИТМ, КЛОН, АФФІННІСТЬ The purpose of the master's сertification paper the development of the models and algorithms to study images recognition which is based on the artificial immune systems. It’s a novel paradigm to soft calculations are used in various practical tasks. An analysis of existing methods of pattern recognition, feature extraction means and forming feature space. Emphasized that the successful solution of the problem of character recognition is possible with the use of artificial immune systems. A tool environment, performed the software implementation of the developed algorithms and performed experimental studies that confirm the effectiveness of the obtained results RECOGNITION, IMAGES, SYMBOLS, SIGNS, ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM, ANTIGENS, ANTIBODIES, ALGORITHMS, CLONES, AFFINITY
