Розглянуто проблему адаптації моделей нечіткого виводу в задачах ідентифікації об’єктів. Процес побудови адаптивної системи нечіткого виводу складається з етапів структурної та параметричної адаптації з використанням штучних імунних систем. Показано ефективність використання штучних імунних систем для навчання адаптив- них нечітких моделей, що описують нелінійні функції.
1. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано. – М.: Мир, 1993. – 512 с. 2. Круглов В.В. Адаптивные системы нечеткого вывода // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2003. № 5. – С. 15–19. 3. Искусственные иммунные системы и их применение / Под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред А.А. Романюхи. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 344 с. 4. De Castro L.N., Timmis, J.I. Artificial Immune Systems: A Novel Paradigm to Pattern Recognition // In Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, SOCO-2002, University of Paisley, UK, 2002. – P. 67–84. 5. Кораблев Н.М., Овчаренко И.В., Токарев В.В. Применение искусственных иммунных систем в задачах восстановления и оптимизации нелинейных зависимостей. // Научн.-техн. журн. “Бионика интеллекта”, 2007. № 1(66). – С. 126–129.