Литвиненко В. І. Методи та засоби гібридних штучних імунних систем в задачах інтелектуального аналізу даних

Дисертаційна робота присвячена питанням розробки гібридних штучних імунних систем для розв'язання задач прогнозування і класифікації. У роботі вирішено науково-прикладну проблему розроблення методів та засобів створення інформаційних технологій аналізу та синтезу гібридних штучних імунних систем для розв'язання задач інтелектуального аналізу даних будь-якої природи. Проаналізовано основні переваги та недоліки штучних імунних систем. Запропоновані перспективні схеми гібридизації штучних імунних систем, які дають змогу одержати помітний синергетичний ефект при розв'язанні задач. У роботі запропоновано системний підхід до побудови адаптивних гібридних та модифікації відомих моделей і методів синтезу штучних імунних систем, створена нова методологія побудови модифікованих і гібридних методів та алгоритмів аналізу різнорідних даних, розроблено формальний проблемно-незалежний опис методів і обчислювальних процедур на основі принципів функціонування імунної системи, спрямованих на розв'язання задач прогнозування, класифікації та оптимізації, запропоновані засоби розробки структури гібридних та комбінованих штучних імунних систем. Створено технологію структурно-параметричного синтезу радіально-базисних, вейвлет- та нечітких нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації. На основі запропонованих методів, методик, моделей і обчислювальних процедур створена оригінальна інформаційна аналітична система для оброблення великих масивів даних.