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Titre : MÉTAHEURISTIQUESETANALYSEDEDONNÉESMEDICALES Type de document : document électronique Auteurs : MERADBADR, Auteur Année de publication : 03-01-2012 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation, Optimisation et Evaluation Mots-clés : Analyse de données médicales, classification, système immunitaire artificiel, antigène, mémoire immunitaire Résumé : Dans ce travail on s'intéresse à la classification de datasets médicales en utilisant un système immunitaire artificiel (SIA). On propose une amélioration de l'algorithme "AIRS" de Watkins qui présente deux faiblesses: La première est le fait que l'activation de cellule les mémoires dans AIRS se fait par un seul antigène (qui peut présenter des données bruitées). Ce mémoire présente une méthode pour active les cellules par groupe d'antigènes homogènes. La deuxième faiblesse est le fait qu'AIRS ne test que les cellules mémoires sollicitées par des antigènes. On propose une méthode pour tester toutes les cellules mémoires et détruire celles qui ne sont plus capable de défendre le système. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration de la précision de classification d'AIRS ainsi qu'une réduction (plusde50%) des données utilisées pour la classification après apprentissage.
Directeur de thèse : BELKADI Khaled MÉTAHEURISTIQUESETANALYSEDEDONNÉESMEDICALES [document électronique] / MERADBADR, Auteur . - 03-01-2012 . - + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique:Modélisation, Optimisation et Evaluation Mots-clés : Analyse de données médicales, classification, système immunitaire artificiel, antigène, mémoire immunitaire Résumé : Dans ce travail on s'intéresse à la classification de datasets médicales en utilisant un système immunitaire artificiel (SIA). On propose une amélioration de l'algorithme "AIRS" de Watkins qui présente deux faiblesses: La première est le fait que l'activation de cellule les mémoires dans AIRS se fait par un seul antigène (qui peut présenter des données bruitées). Ce mémoire présente une méthode pour active les cellules par groupe d'antigènes homogènes. La deuxième faiblesse est le fait qu'AIRS ne test que les cellules mémoires sollicitées par des antigènes. On propose une méthode pour tester toutes les cellules mémoires et détruire celles qui ne sont plus capable de défendre le système. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration de la précision de classification d'AIRS ainsi qu'une réduction (plusde50%) des données utilisées pour la classification après apprentissage.
Directeur de thèse : BELKADI Khaled Exemplaires
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