Розроблено методи структурної та параметричної адаптації нечітких моделей на основі штучних імунних систем, які дозволяють спрощувати нечіткі моделі та підвищувати їх точність. Розроблено метод адаптації нечіткої нейронної мережі, яка реалізує нечітке логічне виведення за алгоритмом Такагі-Сугено, на основі штучних імунних систем з використанням адаптивного мультиантитіла для одночасного настроювання всіх параметрів і структури нечіткої нейронної мережі. Наведено доказ збіжності запропонованих імунних алгоритмів. Вдосконалено методи клонування та мутації антитіл. Проведено експериментальні дослідження на тестових функціях і порівняльний аналіз запропонованого імунного підходу з існуючими методами, які показують підвищення ефективності адаптивних нечітких моделей з імунною настройкою. Розроблено інструментальне середовище нечіткого моделювання. Наведено розв'язок задач диференціальної діагностики алергодерматозів і моделювання технологічного процесу одержання товстоплівкових резисторів.

  Скачати повний текст