Merit rating of detection and recognition of anomalies in signals by means of artificial immune systems algorithms
Abstract
In this article the way of detecting anomalies in signals using the algorithm, based on artificial immune system (AIS) is described. Computing experiment is to detect noise immunity of the software, based on this algorithm, in various test impacts. It is performed by automating the process of defining metrological characteristics while comparing etalon and test signals.
The algorithm, underlying the software «Workstation of detecting anomalies in signals by means of artificial immune systems method», and which was used in the experiment, is presented.
The results of the computing experiment have shown that the use of AIS allows to implement stable recognition of the signal with 40% noise level, classification of anomalies is possible with the noise level less then 30%.
How to cite
Оболенский А.Н., Артеменко М.В., Дегтярев С.В. Оценка качества обнаружения и распознавания аномалий в сигналах методом искусственных иммунных систем // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 4. С. 32–36.
References
- Рекомендации по метрологии Р50.2.009-2001 Электрокардиографы, электрокардиоскопы и электрокардиоанализаторы. Методика поверки.
- Электрокардиограф одно-трехканальный ЭКЗТ-01-?Р-Д?. Руководство по обслуживанию и ремонту. 2006.
- Искусственные иммунные системы и их применение/ Под ред. Д. Дасгупты / пер. с англ. М.: Физматлит, 2006. 344 с.
- Оппенгейм А., Шафер Р.Цифровая обработка сигналов М.: Техносфера. 2006. 856 с.
- АРМ выявления аномалий в сигналах методом искус-
ственных иммунных сетей. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011614530 от 08 июня 2011 г. - Информационные проекты в медицинской и педагогической практике. // Материалы межрегиональной научно-практ. конф. Курск: МУ «Изд. центр «ЮМЭКС». 2010. С. 78 - 81.
- Зайцев С.А., Субботин С.А. Обобщенная модель искусственной иммунной системы // Научная сессия МИФИ-2010. Сб. научных трудов. 2010. Ч.2. С. 98 - 108