Fault immunization for supervised artificial neural networks - Khamron Sunat (Chulalongkorn University, 1998)
การสร้างภูมิคุ้มกันความผิดพร่องเป็นเทคนิคที่เพิ่มความทนทานต่อการผิดพร่องของโครงข่ายประสาทเทียม เทคนิคของ Chun และ McNamee อยู่บนพื้นฐานของการลองผิดลองถูก ซึ่งใช้เวลาในการคำนวณมาก Lursinsap และ Tanprasert เสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อจับลักษณะสำคัญของการสร้างภูมิคุ้มกันความผิดพร่อง อย่างไรก็ตามแบบจำลองนี้กระทำกับแต่ละเซลประสาทแบบเฉพาะที่ ซึ่งอาจจะผิดพลาดมากขึ้นและเวลาในการคำนวณเพิ่มขึ้นในวิทยานิพนธ์นี้ เสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบทั่วไปสำหรับการสร้างภูมิคุ้มกันความผิดพร่อง โดยพิจารณาการสร้างภูมิคุ้มกันแบบทั่วไปเพื่อลดเวลาในการคำนวณ ซึ่งฟังก์ชั่นต้นทุนแบบใหม่เป็นการรวมฟังก์ชั่นวัดค่าผิดพลาดต่อเป้าหมายและฟังก์ชั่นวัดภูมิคุ้มกันเข้าด้วยกัน และเสนอขั้นตอนวิธีการหาค่าเหมาะสมแบบสุ่มที่ถูกปรับแก้เพื่อการปรับปรุงความทนทานของโครงข่ายประสาทเทียม มีการพิสูจน์ทฤษฎีต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง ผลการจำลองการทำงานโครงข่ายประสาทเทียมมีภูมิคุ้มกันความผิดพร่องเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด