[en] ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS APPLIED TO FAULT DETECTION

• Autor(a) principal: JORGE LUIS M DO AMARAL
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8236@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8236@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8236
• topic: [pt] COMPUTACAO EVOLUCIONARIA; [pt] DETECCAO DE FALHAS; [pt] SISTEMAS IMUNOLOGICOS ARTIFICIAIS; [pt] INTELIGENCIA COMPUTACIONAL; [en] EVOLUTIONARY COMPUTATION; [en] FAULT DETECTION; [en] ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEMS; [en] COMPUTATIONAL INTELLIGENCE

[pt] Este trabalho investiga métodos de detecção de falhas baseados em sistemas imunológicos artificiais, especificamente aqueles baseados no algoritmo de seleção negativa (NSA) e em outras técnicas de reconhecimento próprio/nãopróprio. Inicialmente, foi proposto um esquema de representação baseado em hiperesferas com centros e raios variáveis e três modelos capazes de gerar detectores, com esta representação, de forma eficiente. O primeiro modelo utiliza algoritmos genéticos onde cada gene do cromossomo contém um índice para um ponto de uma distribuição quasi-aleatória que servirá como centro do detector e uma função decodificadora responsável por determinar os raios apropriados. A aptidão do cromossomo é dada por uma estimativa do volume coberto através uma integral de Monte Carlo. O segundo modelo utiliza o particionamento Quadtree para gerar o posicionamento dos detectores e o valor dos raios. Este modelo pode realizar o particionamento a partir de uma função de detecção ou através de divisões recursivas de um detector inicial que ocupa todo o espaço. O terceiro modelo é inspirado nas redes imunológicas. Neste modelo, as células B representam os detectores e a rede formada por eles dá a posição e o raio de cada detector. Experimentos com dados sintéticos e reais demonstram a capacidade dos algoritmos propostos e que eles apresentam melhorias nos aspectos de escalabilidade e desempenho na detecção de falhas.