Абстрактная модель искусственной иммунной сети на основе комитета классификаторов и её использование для распознавания образов клавиатурного почерка

Предложены абстрактная модель искусственной иммунной сети на базе комитета классификаторов и два алгоритма ее обучения (с учителем и с подкреплением) для задач классификации, которые характеризуются малыми объемами и низкой репрезентативностью обучающих выборок. Оценка эффективности модели и алгоритмов выполнена на примере задачи аутентификации по клавиатурному почерку с использованием 3 баз данных биометрических образов. Разработанная искусственная иммунная сеть обладает эмерджентностью, памятью, двойной пластичностью, устойчивостью обучения. Эксперименты показали, что искусственная иммунная сеть дает меньший или сопоставимый процент ошибок по сравнению с некоторыми архитектурами нейронных сетей при гораздо меньшем объеме обучающей выборки.