Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0416U003554, Кандидатська дисертація На здобуття к.т.н. Дата захисту 08-06-2016 Статус Запланована Назва роботи Методи та моделі класифікації об'єктів на основі штучних імунних систем Здобувач Фомічов Олександр Олександрович, Керівник Корабльов Микола Михайлович Опонент Гороховатський Володимир Олексійович Опонент Литвиненко Володимир Іванович Опис Дисертація присвячена розробці методів і моделей класифікації об'єктів на основі штучних імунних систем з різними способами навчання, які дозволяють підвищити швидкість класифікації та кластеризації даних із забезпеченням високої точності угруповання. Проведено аналіз методів класифікації об'єктів, який виявив основні недоліки, пов'язані з проблемами низької швидкості класифікації за високої точності поділу об'єктів. Запропоновано метод конкурентно-цільового відбору клонів, який може використовуватися в алгоритмах, що реалізують різні імунні моделі на етапі редагування множини антитіл. Використання цього методу дозволяє підвищити швидкість імунного навчання, що приводить до підвищення швидкості класифікації об'єктів без втрати точності угруповання. Запропоновано метод мутації клонів, що полягає у використанні афінності далекого предка як нижньої межі діапазону допустимих значень, використання якого підвищує швидкість імунного навчання без втрати точності класифікації. Запропоновано використання стимулюючих антитіл для підвищення швидкості імунного навчання і визначення початкових центрів кластерів, які формуються на етапі імунного навчання або автоматичної класифікації об'єктів. Запропоновано узагальнену модель автоматичної класифікації на основі імунних методів і моделей організації обчислень, яка виконує не тільки розподіл об'єктів між вихідним набором класів, а й виділення нових кластерів для об'єктів, які за своїми характеристиками не можуть бути віднесені до жодного класу. 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. 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). Дата реєстрації 2016-06-08 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити