Affordable Access

ESTIMATE OF HURVITZ EQUATION SOLUTIONS NUMBER IN FINITE FIELD

Authors
Publisher
Radio Electronics, Computer Science, Control
Publication Date
Disciplines
  • Computer Science

Abstract

RIU_2_2010(23).book 124 НЕЙРОІНФОРМАТИКА ТА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ J. Timmis, C. Eckert // 4th International Conference on Ar- tifical Immune Systems (ICARIS): Proceedings / Eds.: C. Jacob et al., Banff, Alberta, Canada, August, 14–17, 2005. – Berlin : Springer-Verlag, 2005. – P. 262–275. 10. De Castro L. N. The clonal selection algorithm with engine- ering applications / L. N. de Castro, F. J. von Zuben // Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO’00) : proceedings, Las Vegas, July 2000. – California : Morgan Kaufmann Publishers, 2000. – P. 36–37. 11. Stibor T. On the Use of Hyperspheres in Artificial Immu- ne Systems as Antibody Recognition Regions / T. Stibor, J. Timmis, C. Eckert // 5th International Conference on Ar- tifical Immune Systems (ICARIS): Proceedings / Eds.: H. Bersini, J. Carneiro, Oeiras, September 4–6, 2006. – New York : Springer-Verlag, 2006. – P. 215–228. 12. Verleysen M. Learning high-dimensional data / M. Ver- leysen // Limitations and future trends in neural computa- tion. – 2003. – Vol. 186. – P. 141–162. 13. Jensen R. Computational Intelligence and Feature Selecti- on: Rough and Fuzzy Approaches / R. Jensen, Q. Shen. – UK : IEEE Press and Wiley & Sons, 2008. – P. 340. 14. Ji Z. V-Detector: An Efficient Negative Selection Algo- rithm with «Probably Adequate» Detector Coverage / Z. Ji, D. Dasgupta // Information Sciences. – 2009. – Vol. 179. – P. 1390–1406. 15. Buhlmann P. Analysing Bagging / P. Buhlmann, B. Yu // The Annals of Statistics. – 2002. – Vol. 30. – P. 927–961. Надійшла 29.03.2010 Зайцев С. О., Субботін С. О. МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ АВТОМАТИЧНОЇ КЛАСИ- ФІКАЦІЇ ОБ’ЄКТІВ ЗА ОЗНАКАМИ НА ОСНОВІ ІМУ- НОКОМП’ЮТИНГУ Проведено аналіз основних моделей штучної імунної системи. Експериментально оцінено роботу різних видів детекторів у вирішенні задачі автоматичної класифікації сільськогосподарських рослин за результатами дис- танційного зондування. Запропоновано метод класифікації рослин на основі моделей імунокомп’ютингу, що дозволяє пр

There are no comments yet on this publication. Be the first to share your thoughts.