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.
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