Orientador: Akebo Yamakami / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T03:11:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rampazzo_PriscilaCristinaBerbert_M.pdf: 1295026 bytes, checksum: ad0738bc161445ec5b9f0db0db565f09 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O objetivo desta dissertação é explorar a utilização de um Sistema Imunológico Artificial, baseado no princípio de Seleção Clonal, na resolução de problemas de Otimização Multiobjetivo. Os Sistemas Imunológicos Artificiais apresentam, em sua estrutura elementar, as principais características requeridas para a resolução de problemas de Otimização Multiobjetivo: exploração, explotação, paralelismo, elitismo, memória, diversidade, mutação e clonagem proporcionais à afinidade e população dinâmica. A abordagem proposta utiliza o conceito de Pareto dominância e factibilidade para identificar os anticorpos (soluções) que devem ser clonados. Nos experimentos, foram consideradas algumas situações importantes que podem aparecer nos problemas reais: presença de restrições (lineares e não-lineares) e formato da Fronteira de Pareto (convexa, côncava, contínua, descontínua, discreta, não-uniforme). Na maioria dos problemas, o algoritmo obteve resultados bons e competitivos quando comparados com as propostas da literatura. Palavras-chave: Otimização Multiobjetivo, Algoritmos Bio-inspirados, Sistemas Imunológicos Artificiais, Seleção Clonal / Abstract: The aim of this work is to explore an Artificial Immune System, based on the Clonal Selection principle, in the solution of Multiobjective Optimization problems. Artificial Immune Systems have, in their elementary structure, the main characteristics required to solve Multiobjective Optimization problems: exploration, exploitation, paralelism, elitism, memory, diversity, mutation and proliferation proportional to the affinity, and dynamic repertorie. The proposed algorithm uses the Pareto dominance concept and feasibility to identify the antibodies (solutions) that must to be cloned. In the experiments, some important situations that occurs in real problems were considered: the presence of constraints (linear and non-linear) and Pareto Front format (convex, concave, continuous, discontinuous, discrete, non-uniforme). In the major part of the problems, the algorithm obtains good and competitive results when compared with approaches from the literature. Keywords: Multiobjective Optimization, Bio-inspired Algorithms, Artificial Immune Systems, Clonal Selection / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

O presente estudo objetivou estimar parâmetros genéticos visando quantificar a variabilidade genética de uma população de café robusta (Coffea canephora Pierre ex A. Froehner) introduzida da Costa Rica e analisar o seu potencial genético para o desenvolvimento de futuras cultivares clonais para o estado de São Paulo. Outro intuito foi verificar a possibilidade de submeter essa população à seleção recorrente, tornando-a, assim, fonte de alimentação e sustentação de programas de melhoramento genético do café robusta. O experimento foi composto por 25 tratamentos, sendo 21 progênies de C. canephora e quatro cultivares de C. arabica, plantados em Mococa (SP). O delineamento experimental utilizado foi em látice balanceado 5x5 quadruplicado, com seis repetições e uma planta por parcela. Foram realizadas doze colheitas e após a sexta colheita as plantas foram podadas. Em 2004, foi realizada uma seleção fenotípica dessa população a fim de clonar os melhores indivíduos. Essa seleção resultou em novo experimento, instalado em Campinas, seguindo o delineamento de blocos ao acaso, com três repetições, 28 clones e quatro plantas por parcela, sendo realizadas cinco colheitas consecutivas. As análises estatísticas e biométricas foram realizadas considerando os modelos lineares mistos (procedimento REML/BLUP), por meio do software Selegen, cujos componentes de variância são estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita (REML) e os valores genotípicos preditos pela melhor predição linear não viesado (BLUP). As análises mostraram que, na população em estudo, observou-se elevada variabilidade genética, passível de ser explorada tanto para a extração de clones quanto para a seleção recorrente. As adversidades climáticas severas fizeram com que a seleção fosse prejudicada. Nessa situação é preferível não considerar o período afetado e analisar os dados após a recuperação das plantas. A seleção baseada em seis colheitas forneceu estimativas de parâmetros e ganhos genéticos similares aos obtidos na seleção baseada em duas colheitas de alta produção. Os ganhos genéticos esperados nas duas formas de propagações foram elevados e a seleção clonal proporcionou maiores ganhos do que a sexual. No experimento clonal foi possível identificar materiais com potencial produtivo e que poderão vir a ser recomendados para o cultivo no estado de São Paulo. Apesar de a interação genótipos x colheitas ter sido do tipo complexa, devido ao veranico ocorrido, esta não afetou significativamente o ordenamento dos melhores clones e nem comprometeu as estimativas dos parâmetros genéticos. Os coeficientes de variação experimental e genético bem como seu valor relativo deverão ser analisados conjuntamente com o número de repetições e a acurácia seletiva. A seleção recorrente deverá ser conduzida concomitantemente com o programa de seleção clonal, a fim de evitar o esgotamento da variabilidade genética e o comprometimento do programa de melhoramento genético visando o desenvolvimento de cultivares clonais. Tendo em vista que a população inicial foi constituída por um pequeno número de progênies, é aconselhável o monitoramento do tamanho efetivo populacional e do grau de endogamia ao longo dos ciclos de seleção recorrente. / The objective of this research was to estimate genetic parameters to quantify the variability of a population of robusta coffee (Coffea canephora Pierre ex A. Froehner) introduced into Brazil from Costa Rica in 1974 aiming at determining its genetic potential for the development of clonal or seedling cultivars for the state of São Paulo, Brazil. The feasibility has also been studied to submit this population to recurrent selection, making it a continuous source of improved base material in support of varietal improvement of robusta. An experiment consisting of 21 open pollinated seedling progenies of robusta and four cultivars of arabica was established in Mococa (SP) in 1975. Yield was observed for twelve harvests and after the sixth harvest the plants were pruned. The experimental lay out was a balanced 5x5 quadruple lattice design, with six replicates and one plant per plot. In 2004 a phenotypic selection of this population for yield was carried out aiming at cloning the best individuals. These 28 clones were planted in an experiment in Campinas in 2005, following a completely randomized block design, with 28 treatments (clones), three replications and four plants per plot. In total, yields were collected over five harvests. Statistical and biometrical analyzes were performed considering the linear mixed models (REML/BLUP), through software Selegen, where the variance components are estimated by restricted maximum likelihood (REML) and genotypic values predicted by best linear unbiased prediction (BLUP). The analyzes showed that the population had high genetic variability, which can be exploited for the extraction of both clones and seedling progenies, used for recurrent selection. Selection was impaired by severe adverse weather conditions. In such situations it is preferable not to consider the affected period and analyze the data after recovery of the plants. Due to the moisture stress that occurred in the clonal trial, genotype x environment interaction was complex. However this did not affect the ranking of superior clones nor compromised the genetic parameter estimates. Selection for yield based on six yield resulted in genetic parameters and genetic gains similar to those obtained by selection based on two high yielding harvesting periods. The expected genetic gains both for clones as for open pollinated progenies were high. However, clonal selection resulted in higher genetic gains for yield than the seedling selection. In the clonal experiment it was possible to identify materials with high yield potential that may become to be recommended for cultivation in São Paulo State. The experimental, genetics and relative coefficients of variation, should be analyzed together with the number of replications and selective accuracy. Recurrent selection should be conducted concurrently with the clonal selection program in order to avoid depletion of genetic variability and to impairthe breeding program aiming at the development of clonal cultivars. Considering that the initial population was composed of a small number of progeny, it will be important monitoring adequately the effective size and the inbreeding coefficient during recurrent selection cycles.

Orientador: Fábio Roberto Chavarette / Resumo: Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento de uma metodologia baseada no monitoramento da integridade estrutural em aeronaves com foco em técnicas de computação inteligente, tendo como intuito detectar, localizar e quantificar falhas estruturais utilizando os sistemas imunológicos artificiais (SIA). Este conceito permite compor o sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando distintas situações de danos, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste cenário, foi empregado dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado continuado. Também foi possível quantificar o grau de influência do dano para as cinco situações de danos. Para avaliar a metodologia foi montada uma bancada experimental com transdutores piezelétricos que funcionam como sensor e atuador em configurações experimentais, que podem ser anexadas à estrutura para produzir ou coletar ondas numa placa de alumínio (representando a asa do avião), sendo coletados sinais na situação normal e em cinco situações distintas de danos. Os resultados demonstraram robustez e precisão da nova metodologia proposta. / Abstract: This work is dedicated to the development of a methodology based on the monitoring of structural integrity in aircraft with a focus on intelligent computing techniques, aiming to detect structural failures using the artificial immune systems (AIS). This concept allows to compose the diagnostic system capable of learning continuously, contemplating different situations of damages, without the need to restart the learning process. In this scenario, two artificial immunological algorithms were employed, the negative selection algorithm, responsible for the pattern recognition process, and the clonal selection algorithm responsible for the continuous learning process. It was also possible to quantify the degree of influence of the damage for the five damage situations. To assess the methodology, an experimental bench was mounted with piezoelectric transducers that act as sensors and actuators in experimental configurations, which can be attached to the structure to produce or collect waves on an aluminum plate (representing the wing of the airplane), being collected signals in the normal situation and in five different situations of damages. The results demonstrate the robustness and accuracy of the proposed new methodology. / Doutor

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2017-12-14T12:51:06Z No. of bitstreams: 1 PGEF17MA079.pdf: 1397765 bytes, checksum: 91a801298986f02dd747c0e0d1d4d09f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-14T12:51:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF17MA079.pdf: 1397765 bytes, checksum: 91a801298986f02dd747c0e0d1d4d09f (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / FAPESC / Eucalyptus species are widely used in the establishment of industrial forests in Brazil and have been achieving quality and productivity gains through genetic improvement and forest management techniques. Companies use cloning to achieve greater homogeneity and quality of forests. The selection of species is an efficient method to increase the forest productivity, being, the cutting, one of the most used techniques of vegetative propagation for selected trees of the genus Eucalyptus. In this context, the general objective of the study was to select, retrieve and multiply the genetic material of the best species / hybrids of Eucalyptus spp. for the purpose of vegetative propagation techniques. The establishment of Eucalyptus spp. of the study is located in the county of Mafra, SC. The plant was planted in December 1998. The species and hybrids present in the experimental area are E. saligna, E. dunnii, E. pelita, E tereticornis, E. viminallis x saligna, E. grandis x urophila, E. dunnii x grandis, E. robusta x grandis and E. urophila x grandis. For selection of the best species / hybrids, individuals were evaluated for survival, height, diameter at breast height and volume. For the vegetative material rescue experiment, the annealing and semi - casting rescue techniques were applied, the individuals were evaluated according to the number of shoots. For the rooting, the species / hybrids, different concentrations of IBA and the type of substrate were evaluated. The species and the hybrids potencies in relation to the quantitative variables, as well as in the ranking were E. dunnii, E. dunnii x E. grandis and E. viminalis x saligna. Among the vegetative rescue methods tested, the annealing presented better results, annealing presented better results for the species E. saligna, while the semi-basement for the hybrid E. robusta x E. grandis.The best percentage of rooting for the substrate was with the substrate 3. There was no root formation using different concentrations of IBA. The best percentage of rooting for the substrate was with the use of substrate 3. For E. pellita and E. viminalis x saligna hybrids, the highest percentage was obtained with the use of 1500 mg L-1. However, for E. dunnii x grandis it is not necessary to use IBA / As espécies do gênero Eucalyptus são amplamente utilizadas no estabelecimento de florestas industriais no Brasil e vêm conquistando ganhos de qualidade e produtividade por meio das técnicas de melhoramento genético e manejo florestal. As empresas usam a clonagem para obter maior homogeneidade e qualidade das florestas. A seleção de espécies é um método eficiente de aumentar a produtividade florestal, sendo, a estaquia, uma das técnicas mais utilizadas de propagação vegetativa para árvores selecionadas do gênero Eucalyptus. Nesse contexto, o objetivo geral do estudo foi selecionar, resgatar e multiplicar o material genético dos melhores de Eucalyptus spp., para fins das técnicas de propagação vegetativa. O povoamento de Eucalyptus spp. do estudo está localizada no município de Mafra, SC. O talhão foi plantado em dezembro de 1998. As espécies e híbridos presentes na área experimental são E. saligna, E. dunnii, E. pelita, E tereticornis, E. viminallis x saligna, E. grandis x urophila, E. dunnii x grandis, E. robusta x grandis e E. urophila x grandis. Para seleção dos melhores, os indivíduos foram avaliados quanto à sobrevivência, altura, diâmetro à altura do peito e volume. Para o experimento de resgate de material vegetativo foram aplicadas as técnicas de resgate anelamento e semianelamento, sendo que os indivíduos foram avaliados de acordo com o número de brotações. Para o enraizamento, foram avaliados diferentes concentrações de AIB e tipo de substrato. As espécie e os híbridos com potencial em relação as variáveis quantitativa foram E. dunnii, E. dunnii x E. grandis, E. viminalis x saligna. Dentre os métodos de resgate vegetativo testados, o anelamento apresentou melhores resultados para a espécie E. saligna, enquanto que o semianelamento para o híbrido E. robusta x E. grandis. A melhor porcentagem de enraizamento quanto ao substrato, foi com a utilização do substrato 3. Não houve formação de raízes utilizando diferentes concentrações de AIB. Para sobrevivência as espécies E. pellita e o híbrido E. viminalis x saligna a maior porcentagem foi obtida com a utilização de 1500 mg L-1, já para E. dunnii x grandis não se faz necessário o uso de AIB

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Antonio Carraro.pdf: 1226702 bytes, checksum: 3cef29694a4e26f233b0aae16da69cf0 (MD5) Previous issue date: 2012-02-16 / Universidade Presbiteriana Mackenzie / A container is a broadly used solution for the cargo storage to be transported between ports, playing a central role in international trade. Consequently, ships grew in size in order to maximize their container transportation capacity in each trip. Due to increasing demand, container terminals face the challenges of increasing their service capacity and optimizing the loading and unloading time of ships. Optimization problems, such as these, often present features that make it impossible to obtain closed analytical solutions, requiring iterative search procedures in high-dimensional spaces, or subject to a combinatorial explosion of possible solutions. This dissertation presents the proposal of a novel meta-heuristic based on the Clonal Selection Algorithm, named MRC, to minimize the number of reshuffles in operations involving piles of containers. The performance of the proposed model was evaluated through simulations and results comparison with those obtained by algorithms from the literature under the same test conditions. The results obtained show that MRC is competitive in terms of minimizing the need of reshuffles, besides presenting a reduced processing time compared with models of similar performance. / A utilização de contêineres é uma solução amplamente adotada para o armazenamento da carga a ser transportada entre portos, tornando-se de grande importância no comércio internacional e, consequentemente, navios cresceram de tamanho com o objetivo de transportar a maior quantidade possível de contêineres em cada viagem. Devido à crescente demanda, terminais de contêineres enfrentam os desafios de aumentar a sua capacidade de atendimento e otimizar os tempos de carregamento e descarregamento de navios. Problemas de otimização como estes geralmente apresentam características que inviabilizam a obtenção de soluções analíticas fechadas, requerendo processos iterativos de busca em espaços de dimensão muitas vezes elevada, ou ainda sujeitos a explosão combinatória de possíveis soluções. Esta dissertação apresenta a proposta de uma meta-heurística bioinspirada baseada no Algoritmo de Seleção Clonal para a minimização de rearranjos em operações que envolvem pilhas de contêineres, denominado MRC. O desempenho do algoritmo foi avaliado por meio de simulações e comparação dos resultados com os obtidos por algoritmos da literatura sob as mesmas condições de teste. Os resultados obtidos permitem concluir que o MRC possui resultados competitivos em termos de minimização de rearranjos, além de apresentar um tempo de processamento reduzido quando comparado aos modelos tradicionalmente empregados na solução desse tipo de problema.

Die Selektion klonal expandierender Zellen mit einzigartigen, somatisch rekombinierten Anti-gen-Rezeptoren und die Langlebigkeit der daraus hervorgehenden Gedächtniszellen sind definierende Eigenschaften adaptiver Immunität. Dahingegen ist das angeborene Immunsystem da-rauf programmiert, mittels einer breiten Palette konservierter Rezeptoren möglichst schnell auf Pathogene zu reagieren und wird dabei auf Populationsebene epigenetisch geprägt. In dieser Arbeit möchte ich dieses Paradigma auf der Basis von Natürlichem Killer (NK) Zell-Gedächtnis an das humane Zytomegalievirus (HCMV) als Beispiel für Pathogen-spezifische Anpassung innerhalb des angeborenen Immunsystems herausfordern. Indem wir multiparametrische Einzel-zellanalysen zur Kartierung von ex vivo NK Zellen mit endogenen Barcodes in Form von soma-tischen Mutationen in mitochondrialer DNA (mtDNA) verknüpfen, können wir drastische klonale Expansionen adaptiver NK Zellen in HCMV+ Spendern nachweisen. NK-Zell-Klonotypen waren durch eine ihnen gemeinsame, inflammatorische Gedächtnissignatur mit AP1 Motiven gekennzeichnet, die eine Reihe einzigartiger Chromatin-Regionen mit Klon-spezifischer Zugänglichkeit überlagerte. NK-Zell-Klone wurden über einen Zeitraum von bis zu 19 Monaten stabil aufrechterhalten und behielten dabei ihre charakteristischen, Klon-spezifischen epigenetischen Signaturen, was die entscheidende Rolle klonaler Vererbung von Chromatin-Zugänglichkeit für die Prägung des epigenetischen Gedächtnis-Repertoires unterstreicht. Insgesamt identifiziert diese Arbeit zum ersten Mal klonale Expansion und Persistenz innerhalb des angeborenen Immunsystems im Menschen und deutet daraufhin, dass diese zentralen Mechanismen zur Ausbildung von immunologischem Gedächtnis evolutionär unabhängig von diversifizierten Antigen-Rezeptoren entstanden sind. / A hallmark of adaptive immunity is the clonal selection and expansion of cells with somatically diversified receptors and their long-term maintenance as memory cells. The innate immune system, in contrast, is wired to rapidly respond to pathogens via a broad set of germline-encoded receptors, acquiring epigenetic imprinting at the population level. The presented work challenges this paradigm by studying Natural Killer (NK) cell memory to human Cytomegalovirus (HCMV) infection as an example of pathogen-specific adaptation within the innate immune system. Leveraging single-cell multi-omic maps of ex vivo NK cells and somatic mitochondrial DNA (mtDNA) mutations as endogenous barcodes, we reveal drastic clonal expansions of adaptive NK cells in HCMV+ individuals. NK cell clonotypes were characterized by a convergent inflammatory memory signature driven by AP1 transcription factor activity, superimposed on a private set of clone-specific accessible chromatin regions. Strikingly, NK cell clones were stably maintained in their specific epigenetic states for up to 19 months, revealing that clonal inheritance of chromatin accessibility shapes the epigenetic memory repertoire. Together, this work presents the first identification of clonal expansion and persistence within the human innate immune system, suggesting these central mechanisms of immune memory have evolved independently of antigen-receptor diversification.

Submitted by FERNANDO PARRA DOS ANJOS LIMA null (engfernandoparra@gmail.com) on 2016-10-31T11:47:54Z No. of bitstreams: 1 Fernando Parra A. Lima.pdf: 3667307 bytes, checksum: 0d206b9c09566cdb11de101b84976228 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-11-07T16:42:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lima_fpa_dr_ilha.pdf: 3363973 bytes, checksum: d8849cdd159a11920c497d025a8ae16a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-07T16:42:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lima_fpa_dr_ilha.pdf: 3363973 bytes, checksum: d8849cdd159a11920c497d025a8ae16a (MD5) Previous issue date: 2016-09-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Esta pesquisa é dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia para a realização do diagnóstico de distúrbios de tensão de sistemas de distribuição de energia elétrica, baseada no uso de sistemas imunológicos artificiais (SIA). Trata-se da proposição de um novo paradigma no ambiente dos SIA que confere o aprendizado de modo contínuo (plasticidade). Esta concepção permite compor um sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando novos tipos de distúrbios advindos da constante evolução do setor elétrico, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste contexto, empregam-se dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado. A principal aplicação deste novo método é auxiliar na operação do sistema durante distúrbios, bem como, supervisionar o sistema de proteção, e estar apto a acompanhar a evolução dos sistemas elétricos adquirindo conhecimento continuamente. Para avaliar a eficácia e o desempenho deste novo método foram realizadas simulações de distúrbios de tensão em sistemas de distribuições de energia elétrica com 5, 33, 84 e 134 barras, no software ATP/EMTP. Os resultados obtidos com esta abordagem mostram robustez e eficiência quando comparados à literatura. / This work develops a methodology to realize voltage disturbance diagnosis in electrical distribution systems, based on Artificial Immune Systems (AIS). It is a proposition of a new paradigm in AIS environment, which provides a continuous learning (plasticity). This conception allows composing a diagnosis system able to continuous learn, when new disturbances appear due to the constant evolution of the power systems, without needing to reinitialize the learning. This way, two artificial immune algorithms are used, such as the negative selection algorithm executing the pattern recognition process, and the clonal selection algorithm, executing the learning process. The main application of this new method is to aid the system operation during disturbances, as well as, supervise the system protection and be able to carry on the evolution of the electrical systems acquiring knowledge continuously. To evaluate the efficiency and the performance of this new method, voltage disturbance simulations were executed in electrical distributions systems with 5, 33, 84 and 134-bus in ATP/EMTP software. Results show robustness and efficiency when compared with those in the literature.

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa é dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia para a realização do diagnóstico de distúrbios de tensão de sistemas de distribuição de energia elétrica, baseada no uso de sistemas imunológicos artificiais (SIA). Trata-se da proposição de um novo paradigma no ambiente dos SIA que confere o aprendizado de modo contínuo (plasticidade). Esta concepção permite compor um sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando novos tipos de distúrbios advindos da constante evolução do setor elétrico, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste contexto, empregam-se dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado. A principal aplicação deste novo método é auxiliar na operação do sistema durante distúrbios, bem como, supervisionar o sistema de proteção, e estar apto a acompanhar a evolução dos sistemas elétricos adquirindo conhecimento continuamente. Para avaliar a eficácia e o desempenho deste novo método foram realizadas simulações de distúrbios de tensão em sistemas de distribuições de energia elétrica com 5, 33, 84 e 134 barras, no software ATP/EMTP. Os resultados obtidos com esta abordagem mostram robustez e eficiência quando comparados à literatura. / Doutor

As information is becoming more available online and will forevermore be part of any business, the true value of the large amounts of stored data is in the discovery of hidden and unknown relations and connections or traits in the data. The acquisition of these hidden relations can influence strategic decisions which have an impact on the success of a business. Data clustering is one of many methods to partition data into different groups in such a way that data patterns within the same group share some common trait compared to patterns across different groups. This thesis proposes a new artificial immune model for the problem of data clustering. The new model is inspired by the network theory of immunology and differs from its network based predecessor models in its formation of artificial lymphocyte networks. The proposed model is first applied to data clustering problems in stationary environments. Two different techniques are then proposed which enhances the proposed artificial immune model to dynamically determine the number of clusters in a data set with minimal to no user interference. A technique to generate synthetic data sets for data clustering of non-stationary environments is then proposed. Lastly, the original proposed artificial immune model and the enhanced version to dynamically determine the number of clusters are then applied to generated synthetic non-stationary data clustering problems. The influence of the parameters on the clustering performance is investigated for all versions of the proposed artificial immune model and supported by empirical results and statistical hypothesis tests. AFRIKAANS: Soos wat inligting meer aanlyn toeganglik raak en vir altyd meer deel vorm van enige besigheid, is die eintlike waarde van groot hoeveelhede data in die ontdekking van verskuilde en onbekende verwantskappe en konneksies of eienskappe in die data. Die verkryging van sulke verskuilde verwantskappe kan die strategiese besluitneming van ’n besigheid beinvloed, wat weer ’n impak het op die sukses van ’n besigheid. Data groepering is een van baie metodes om data op so ’n manier te groepeer dat data patrone wat deel vorm van dieselfde groep ’n gemeenskaplike eienskap deel in vergelyking met patrone wat verspreid is in ander groepe. Hierdie tesis stel ’n nuwe kunsmatige immuun model voor vir die probleem van data groepering. Die nuwe model is geinspireer deur die netwerk teorie in immunologie en verskil van vorige netwerk gebaseerde modelle deur die model se formasie van kunsmatige limfosiet netwerke. Die voorgestelde model word eers toegepas op data groeperingsprobleme in statiese omgewings. Twee verskillende tegnieke word dan voorgestel wat die voorgestelde kunsmatige immuun model op so ’n manier verbeter dat die model die aantal groepe in ’n data stel dinamies kan bepaal met minimum tot geen gebruiker invloed. ’n Tegniek om kunsmatige data stelle te genereer vir data groepering in dinamiese omgewings word dan voorgestel. Laastens word die oorspronklik voorgestelde model sowel as die verbeterde model wat dinamies die aantal groepe in ’n data stel kan bepaal toegepas op kunsmatig genereerde dinamiese data groeperingsprobleme. Die invloed van die parameters op die groepering prestasie is ondersoek vir alle weergawes van die voorgestelde kunsmatige immuun model en word toegelig deur empiriese resultate en statistiese hipotese toetse. / Thesis (PhD)--University of Pretoria, 2011. / Computer Science / unrestricted

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