Estudo paramétrico de um algoritmo imunológico em um problema de classificação

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Tipo
TCC
Data
2023-06-16
Autores
Corrêa, Pedro Henrique Rodrigues
Orientador
Ruivo, Eurico Luiz Prospero
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Programa
Resumo
This paper presents a detailed parametric study of an immunology inspired algorithm applied to a classification problem. The algorithm, known as the Artificial Immune Network Algorithm (AINet), has its effectiveness examined through various parameter settings on an Iris flower dataset. We analyze the performance of the parameters given to AINet and their impact on its classification accuracy as well as considering acceptable execution times. The results demonstrate that certain parameters can significantly optimize the algorithm’s accuracy without overly compromising the computational efficiency compared to others. This study provides valuable data for the application of artificial immunology algorithms in classification problems.
Este artigo apresenta um estudo paramétrico detalhado de um algoritmo inspirado em imunologia aplicado a um problema de classificação. O algoritmo, conhecido como Artificial Immune Network Algorithm (AINet), tem sua eficácia examinada através de diversas configurações paramétricas em um conjunto de dados de flor Iris. Analisamos o desempenho dos parâmetros dados ao AINet e seu impacto em sua acurácia de classificação assim como levando em consideração tempos de execução aceitáveis. Os resultados de monstram que certos parâmetros podem otimizar significativamente a precisão do algoritmo sem comprometer excessivamente a eficiência computacional do que outros. Este estudo fornece dados valiosos para a aplicação de algoritmos de imunologia artificial em problemas de classificação.
Descrição
TCC
Palavras-chave
artificial immune systems , bio-inspired algorithm , bio-inspired computing , artificial immune networks , parametric analysis , sistemas imunológicos artificiais , algoritmo bio-inspirado , computação natural , redes imunológicas artificiais , análise paramétrica
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