імунні моделі, имунные модели ; імунні оператори, имунные операторы ; антигени, антигены ; антитіла, антитела ; мутація, мутация ; штучні імунні системи, ШІС, искусственные иммунные системы, ИИС

Запропоновано узагальнену модель автоматичної класифікації на основі імунних методів і моделей організації обчислень. Розроблено гібридні методи класифікації, які використовують не тільки імунні моделі обробки даних, а й класичні методи класифікації (kNN і k-means), а також принципи організації м'яких обчислень на основі нечіткої логіки. Виявлено метод мутації клонів, що полягає у використанні афінності далекого предка як нижньої межі діапазону допустимих значень, що використовується для визначення коефіцієнта мутації. Це призводить до підвищення швидкості імунного навчання без втрати точності класифікації. Знайдено використання стимулюючих антитіл для підвищення швидкості імунного навчання і визначення початкових центрів кластерів. Проведено експериментальні дослідження розроблених методів класифікації об'єктів, які показали їх високу ефективність. Розроблені методи і моделі використані для вирішення задачі класифікації результатів тестування учнів-власників зброї в компанії «Страж» (м. Харків), а також в ході визначення розміру страхового платежу за обов'язкового страхування автотранспорту шляхом класифікації характеристик транспортних засобів у філії страхової компанії «Київський страховий дім» (м. Харків).

• УДК // Прикладні системи штучного інтелекту. Інтелектуальні системи, основані на знаннях