Анализ и совершенствование компонент вычислительных моделей и систем, основанных на иммунной парадигме

Abstract

Одним из основных компонент иммунных систем является компонент, оценивающий степень взаимосвязи между входными данными системы (антигенами) и детекторами их распознающими (антителами). Этот компонент базируется на основных четырех пространственных формах: евклидовой, хемминговой, целочисленной и символьной. В данной статье предлагается использовать для сопоставления элементов искусственной иммунной системы (ИИС) гибридные нейронные сети, являющиеся развитием нейронной сети Хемминга. На входы этих сетей могут подаваться как однотипные компоненты (двоичные, целочисленные (алфавит которых содержит более двух символов), вещественные, символьные), так и различные комбинации таких компонент.

Одним з основних компонент імунних систем є компонент, що оцінює ступінь взаємозв'язку між вхідними даними системи (антигенами) і детекторами їх розпізнавальними (антитілами). Цей компонент базується на основних чотирьох просторових формах: евклідової, хеммінговой, целочисленной і символьної. У даній статті пропонується використовувати для зіставлення елементів штучної імунної системи (ІВС) гібридні нейронні мережі, що є розвитком нейронної мережі Хеммінга. На входи цих мереж можуть подаватися як однотипні компоненти (двійкові, цілочисельні (алфавіт яких містить більше двох символів), речові, символьні), так і різні комбінації таких компонент.

One of the main components of immune systems is a component that estimates the degree of relationship between the input data of the system (antigens) and detectors that recognize them (antibodies). This component is based on the main four spatial forms: Euclidean, Hemming, Integer, and Symbol. This article proposes to use hybrid neural networks, which are the development of the Hemming neural network, to compare the elements of the artificial immune system (IIS). The inputs of these networks can be fed as components of the same type (binary, integer (the alphabet of which contains more than two symbols), real, symbolic), and various combinations of such components.