НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ИММУННОЙ СИСТЕМЫ С УЧЕТОМ ЗАПАЗДЫВАНИЯ

И.А. Шаповалова
 DOI: 10.25699/SSSB.2021.37.3.016 Download PDF
Аннотация: Современная иммунология не может успешно развиваться без помощи математического моделирования. Математические модели являются эффективным фильтром идей и индикатором правильности выбранных предположений, позволяют дать правильную интерпретацию результатам и выбирать критерии для оценки правильности, могут быть использованы как средство для визуализации результатов вычисления, что помогает дальнейшему развитию вычислительных алгоритмов. Исследование математической модели иммунной системы позволяет сравнивать теоретические и экспериментальные результаты и уточнять предположения, положенные в основу математического моделирования. Иммунная система является высокоразвитой биологической системой, функция которой заключается в выявлении и уничтожении чужеродного агента, поэтому она должна распознавать разнообразных возбудителей. Иммунная система способна к обучению, запоминанию, распознаванию образов, аналогичными свойствами обладают искусственные нейронные сети. Искусственные нейронные сети, подобно биологическим, являются вычислительной системой с огромным числом параллельно функционирующих простых процессоров с огромным числом связей. Нейросетевые алгоритмы используются в кластеризации, визуализации данных, контроле и оптимизации управляемых процессов, разработке искусственных нейронных сетей. В работе исследуется математическая модель иммунной системы, которая моделируется с помощью искусственной нейронной сети и описывается системой дифференциальных уравнений с запаздыванием. При анализе модели используется аппарат математической теории оптимального управления, а именно принцип максимума для систем дифференциальных уравнений с запаздыванием в аргументе функции состояния и аппарат методов оптимизации, базирующийся на методе быстрого автоматического дифференцирования. Вместо традиционных методов программирования используется обучение полносвязной искусственной нейронной сети с помощью метода распространения ошибки.
Ключевые слова: математическая модель, многослойная нейронная сеть, иммунная система, оптимальное управление.

Контакты

Россия, 659305, Алтайский край, г. Бийск,
ул. Трофимова, 27, к. 404Б
Тел. +7-923-162-93-27
(ответственный секретарь -
Голых Роман Николаевич)
e-mail: info@s-sibsb.ru

Свидетельство