Метою даного дипломного проекту є підвищення ефективності обробки нечіткої експертної інформації шляхом розробки програмних засобів для опису нелінійних залежностей за допомогою нечітких моделей з імунним настроюванням. Розроблено алгоритми структурної та параметричної адаптації нечітких моделей на основі штучних імунних систем. Розроблено інструментальне середовище нечіткого моделювання та проведено експериментальні дослідження імунних алгоритмів адаптації нечітких моделей. НЕЧІТКІ МОДЕЛІ, ІМУННИЙ АЛГОРИТМ, АДАПТАЦІЯ, НЕЛІНІЙНА ЗАЛЕЖНІСТЬ, ІНСТРУМЕНТАЛЬНЕ СЕРЕДОВИЩЕ The aim of this diploma project is to improve the efficiency of processing fuzzy expert information by developing software tools for the description of nonlinear dependencies by fuzzy models with immune adjustment. The algorithms of structural and parametric approximation of fuzzy models based on artificial immune systems. A fuzzy modeling tool environment and conducted experimental studies of immune algorithms adapting fuzzy models FUZZY MODEL, IMMUNE ALGORITHM, ADAPTATION, NONLINEAR DEPENDENCE, TOOL ENVIRONMENT
