PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | nr 99 Technologie wiedzy w zarządzaniu publicznym | 95--103
Tytuł artykułu

Możliwości wykorzystania sztucznych systemów immunologicznych w rozwiązaniach hybrydowych

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
The Possibilities of Artificial Immune Systems (AIS) in Hybrid Approaches
Języki publikacji
PL
Abstrakty
SSI mogą być stosowane samodzielnie, a także we współpracy z innymi podejściami. Celem artykułu jest przedstawienie możliwości SSI w rozwiązaniach hybrydowych, określenie w jakiej roli są szczególnie przydatne oraz wskazanie kierunków badań nad udziałem SSI w budowie systemów hybrydowych, które wydają się szczególnie obiecujące. Zostanie omówiona specyfika SSI, podstawowe grupy rozwiązań hybrydowych oraz przykłady wykorzystania SSI w rozwiązaniach hybrydowych. (fragment tekstu)
EN
The aim of this article is to show possibilities of artificial immune systems (AIS) in hybrid approaches, to determine the role in which AIS are particularly useful and to indicate directions of research on the contribution of AIS in building hybrid systems which seem to be especially promising. AIS specificity will be discussed, as well as the basic groups of hybrid approaches and examples of using AIS in hybrid approaches. (original abstract)
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • S. Wierzchoń: Sztuczne systemy immunologiczne. Teoria i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
  • P. Cichosz: Systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2000.
  • H. Kahrmanli, N. Allahverdi: Rule Extraction from Trained Adaptive Neural Networks Using Artificial Immune Systems, "Expert Systems with Applications" 36, Elsevier 2009 (1513-1522).
  • N. Pedrajas-Garcia, C. Fyfe: Construction of Classifier Ensembles by Means of Artificial Immune Systems, "Journal of Heuristic", Vol. 14, June 2008 (285-310).
  • L.N. Castro, J.I. Timmis: Artificial Immune System as Novel Soft Computing Paradigm, Soft Computing 7, Springer-Verlag, Berlin 2003
  • D. Dasgupta: Artificial Neural Network and Artificial Immune System: Similarities and Differences, [in:] The Procidings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Orlando 1997.
  • C. Shih, T. Kuan: Immune Based Hybrid Evolutionary Algorithm for Pareto Engineering Optimization, "Tamkang Journal of Science and Engineering" 2008, Vol. 11, No. 4, (395-402).
  • J. Hunt, D. Cooke, H. Holstein: Case Memory and Retrieval Based on the Immune System, "Lecture Notes In Computer Science" 1995, Vol. 1010, (205-216).
  • L.N. Castro, J.I. Timmis: Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach, Springer, London 2002.
  • S.M. Garrett: How Do We Evaluate Artificial Immune Systems, "Evolutionary Computation" June 2005, Vol. 13, No. 2, (145-178).
  • J. Stefanowski: Algorytmy indukcji reguł decyzyjnych w odkrywaniu wiedzy, Rozprawa habilitacyjna, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2001.
  • L.N. Castro, F.J. Zuben: aiNET: An Artificial Immune Network for Data Analysis, [in:] Data Mining: A Heuristic Approach, [eds.] H.A. Abbass, R.A. Sarker, C.S. Newtos, Idea Group Publishing, USA, March 2001.
  • M.O. Ali, S.P. Koh, K.H. Chong, D.F.W. Yap: Hybrid Artificial Immune System-Genetic Algorithm Optimization Based on Mathematical Test Functions, Research and Development (SCOReD), 2010 IEEE Student Conference (256-261).
  • K. Polat, R. Sekerci, S. Gunes: Artificial Immune Recognition System Based Classifier Ensemble on the Different Feature Subsets for Detecting the Cardiac Disorders from SPECT Images, "Lecture Notes in Computer Science" 4653, DEXA 2007, s. 45-53.
  • N. Garcia-Pedrajas, C. Fyfe: Construction of Classifier Ensembles by Means of Artificial Immune Systems, "Journal of Heuristics" 2008, No. 14, s. 285-310.
  • A. Kempa: Hybrydowy sztuczny system immunologiczny w optymalizacji zbioru reguł decyzyjnych, Studia i materiały PSZW, [red.] W. Bojar, J. Januszewski, Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą, Bydgoszcz 2010.
  • B.K. Sarkar, S.S. Sana: A Hybrid Approach to Efficient Learning Classifiers, "Computers and Mathematics with Applications" 58, Elsevier 2009, s. 65-73.
  • E. Hart, J. Timmis: Application Areas of AIS: The Past, the Present and the Future, "Applied Soft Computing" 8, 2008, s. 191-201.
  • J. Timmis, P. Andrews, N. Owens, E. Clark: An Interdisciplinary Perspective on Artificial Immune Systems, "Evolutionary Intelligence" 2008, Vol. 1, No. 1, Springer, Berlin, s. 5-26.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171237281

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.