Przedmiotem pracy jest projekt i realizacja systemu wykrywania zmiany trendu w szeregach czasowych z zależnością dalekiego zasięgu przy pomocy tzw. algorytmu Negatywnej Selekcji, wzorowanego na sposobie cenzurowania limfocytów typu T w układzie odpornościowym ssaków. Jest to szczegółowy przypadek zadania detekcji anomalii w szeregach czasowych, który nie był do tej pory rozwiązany przy pomocy Sztucznych Systemów Immunologicznych, nowej dziedziny obliczeń inteligentnych. Na wstępie autor przedstawia obszar dziedzinowy zagadnienia, definiując podstawowe pojęcia i analizując stan dotychczasowych badań nad zagadnieniami podobnymi do poruszanych w rozprawie. Wybiera on najlepszą jego zdaniem strategię wykrywania zmiany trendu oraz przedstawia zmodyfikowany przez siebie immunologiczny algorytm Negatywnej Selekcji, wykorzystany do konstrukcji systemu. W dalszej części przedstawione są eksperymenty przeprowadzone na danych rzeczywistych oraz syntetycznych. Otrzymane wyniki zostały zaprezentowane w sposób pokazujący korzyści wynikające z modyfikacji bazowego algorytmu i porównane z innymi metodami wykrywania trendu.
studenci
naukowcy
uczniowie
Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / matematyka (2018)
Zastosowania algorytmu immunologicznego do wykrywania zmiany trendu w szeregach czasowych (PD-2006-02)
immune algorithm
negative selection algorithm
trend detection
algorytm immunologiczny
algorytm negatywnej selekcji
wykrywanie trendu
Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie