Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative / Hasnia MERZOUG 

Public ISBD Titre : Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative Type de document : texte imprimé Auteurs : Hasnia MERZOUG, Auteur Année de publication : 2011 Importance : 122 p Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Tumeurs cérébrales, le système immunitaire artificiels, traitement des images médicales, segmentation, les réseaux de neurones RBF. Brain tumors, the artificial immune system, medical image processing, segmentation, neural networks RBF. Résumé : La bioinformatique a rapidement évolué ces dernières années et s’est concentré sur les tumeurs cérébrales, d’où l’utilité de développer des outils pratiques pour la classification de ces tumeurs. Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels. Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images cérébrales IRM est basée sur une segmentation par approche contour de type « Canny » pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les systèmes immunitaires artificiels avec une autre méthode bioinspiré qui est les réseaux de neurones RBF, les systèmes immunitaires artificiels ont montrés une meilleure performance. Bioinformatics has evolved rapidly in recent years has focused on brain tumors, hence the need to develop practical tools for the classification of these tumors. In this work we used the latest techniques of automatic processing and pattern recognition, this method is called artificial immune systems. These algorithms exploit typically the features of biological immune systems in terms of learning and memory as a means of solving classification problem. Recognition of MRI brain images is based on a segmentation approach outline of type "Canny" to extract the relevant characteristics. Comparing artificial immune systems with another method bio inspired which are the neural networks RBF; artificial immune systems have shown better performance. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative [texte imprimé] / Hasnia MERZOUG, Auteur . - 2011 . - 122 p + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Tumeurs cérébrales, le système immunitaire artificiels, traitement des images médicales, segmentation, les réseaux de neurones RBF. Brain tumors, the artificial immune system, medical image processing, segmentation, neural networks RBF. Résumé : La bioinformatique a rapidement évolué ces dernières années et s’est concentré sur les tumeurs cérébrales, d’où l’utilité de développer des outils pratiques pour la classification de ces tumeurs. Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels. Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images cérébrales IRM est basée sur une segmentation par approche contour de type « Canny » pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les systèmes immunitaires artificiels avec une autre méthode bioinspiré qui est les réseaux de neurones RBF, les systèmes immunitaires artificiels ont montrés une meilleure performance. Bioinformatics has evolved rapidly in recent years has focused on brain tumors, hence the need to develop practical tools for the classification of these tumors. In this work we used the latest techniques of automatic processing and pattern recognition, this method is called artificial immune systems. These algorithms exploit typically the features of biological immune systems in terms of learning and memory as a means of solving classification problem. Recognition of MRI brain images is based on a segmentation approach outline of type "Canny" to extract the relevant characteristics. Comparing artificial immune systems with another method bio inspired which are the neural networks RBF; artificial immune systems have shown better performance. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed

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4590	02-08-430	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Application des méta-heuristique pour la résolution des EDs / SERRAT Amel 

Public ISBD Titre : Application des méta-heuristique pour la résolution des EDs Type de document : document électronique Auteurs : SERRAT Amel, Auteur Année de publication : 2021-2022 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Programmation par colonies de fourmis ACP, Programmation par colonies d’abeilles ABCP, équation différentielle Ordinaire EDO, équation différentielle partielles EDP, profil d’équilibre d’une goutte symétrique, équation de Poisson. Ant colony programming ACP, Bee colony programming ABCP, Ordinary differential equation EDO, partial differential equation EDP, Symmetrical Drop Suspended Equilibrium Equation, Poisson equation.. Résumé : La thèse présente les méthodes de programmation par colonies de fourmis (ACP) et programmation par colonies d’abeilles (ABCP) , comme solveur des équations différentielles. La méthode des colonies de fourmis, développée par Gambardella Dorigo en 1997, et La programmation par colonies d'abeilles artificielles développée par Boudouaoui et Karaboga en 2020 pour étendre les colonies d'abeilles artificielles aux problèmes de régression symbolique. Les deux méthodes ont été appliquées au routage, à l'ordonnancement, à la satisfaction des contraintes, à la coloration des graphiques et à d'autres problèmes d'optimisation. La solution d'équations différentielles peut être exprimée sous la forme d'une expression contenant des terminaux et des fonctions, tous deux représentés sous la forme d'un graphe avec des nœuds et des arêtes. Dans ce graphe, chaque nœud (ville) représente une fonction ou un terminal, le flux d'information représente la quantité de phéromone disposée par les fourmis pendant leur marche. L’ODE du second ordre modélise le profil d’équilibre d’une goutte symétrique, et la PDE elliptique est l’équation de Poisson une des équations de base en mathématique. Les expériences de simulation montrent que les méthodes de programmation par colonies de fourmis et colonies d’abeilles artificielles peuvent obtenir de très bons résultats dans la recherche de solutions comparée avec les méthodes numérique classique. The thesis presents the Ant Colony Programming (ACP) and the Artificial Bee Colony Programming (ABCP) methods as solvers of differential equations(ODE & PDE). The Ant Colony Method, developed by Gambardella Dorigo in 1997, and the Artificial Bee Colony Programming developed by Boudouaoui and Karaboga in 2020 to extend the artificial bee colonies to symbolic regression problems. Both methods have been applied to routing, scheduling, constraint satisfaction, graph coloring and other optimization problems. The Differential Equation Solution can be expressed as an expression containing Terminals and Functions and both are represented as a graph with nodes and edges. In this graph each node (city) represents a function or terminal, the information flow represents pheromone quantity disposed by ants while walking. The second order ODE models the profile of Symmetrical Drop Suspended Equilibrium Equation, and the elliptic PDE is the Poisson equation one of the basic equations in mathematics. Simulation experiments show that ant colony and artificial bee colony programming methods can obtain very good results in the search for solutions compared to classical numerical methods. Directeur de thèse : DJEBBAR Bachir Application des méta-heuristique pour la résolution des EDs [document électronique] / SERRAT Amel, Auteur . - 2021-2022 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Programmation par colonies de fourmis ACP, Programmation par colonies d’abeilles ABCP, équation différentielle Ordinaire EDO, équation différentielle partielles EDP, profil d’équilibre d’une goutte symétrique, équation de Poisson. Ant colony programming ACP, Bee colony programming ABCP, Ordinary differential equation EDO, partial differential equation EDP, Symmetrical Drop Suspended Equilibrium Equation, Poisson equation.. Résumé : La thèse présente les méthodes de programmation par colonies de fourmis (ACP) et programmation par colonies d’abeilles (ABCP) , comme solveur des équations différentielles. La méthode des colonies de fourmis, développée par Gambardella Dorigo en 1997, et La programmation par colonies d'abeilles artificielles développée par Boudouaoui et Karaboga en 2020 pour étendre les colonies d'abeilles artificielles aux problèmes de régression symbolique. Les deux méthodes ont été appliquées au routage, à l'ordonnancement, à la satisfaction des contraintes, à la coloration des graphiques et à d'autres problèmes d'optimisation. La solution d'équations différentielles peut être exprimée sous la forme d'une expression contenant des terminaux et des fonctions, tous deux représentés sous la forme d'un graphe avec des nœuds et des arêtes. Dans ce graphe, chaque nœud (ville) représente une fonction ou un terminal, le flux d'information représente la quantité de phéromone disposée par les fourmis pendant leur marche. L’ODE du second ordre modélise le profil d’équilibre d’une goutte symétrique, et la PDE elliptique est l’équation de Poisson une des équations de base en mathématique. Les expériences de simulation montrent que les méthodes de programmation par colonies de fourmis et colonies d’abeilles artificielles peuvent obtenir de très bons résultats dans la recherche de solutions comparée avec les méthodes numérique classique. The thesis presents the Ant Colony Programming (ACP) and the Artificial Bee Colony Programming (ABCP) methods as solvers of differential equations(ODE & PDE). The Ant Colony Method, developed by Gambardella Dorigo in 1997, and the Artificial Bee Colony Programming developed by Boudouaoui and Karaboga in 2020 to extend the artificial bee colonies to symbolic regression problems. Both methods have been applied to routing, scheduling, constraint satisfaction, graph coloring and other optimization problems. The Differential Equation Solution can be expressed as an expression containing Terminals and Functions and both are represented as a graph with nodes and edges. In this graph each node (city) represents a function or terminal, the information flow represents pheromone quantity disposed by ants while walking. The second order ODE models the profile of Symmetrical Drop Suspended Equilibrium Equation, and the elliptic PDE is the Poisson equation one of the basic equations in mathematics. Simulation experiments show that ant colony and artificial bee colony programming methods can obtain very good results in the search for solutions compared to classical numerical methods. Directeur de thèse : DJEBBAR Bachir

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1957	02-08-527	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Application des systèmes immunitaires artificiels à la détection d’intrusion / Ahmed SLIMANI 

Public ISBD Titre : Application des systèmes immunitaires artificiels à la détection d’intrusion Type de document : document électronique Auteurs : Ahmed SLIMANI, Auteur Année de publication : 2011 Importance : 110 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Système de détection d’intrusions, systèmes immunitaires naturels, systèmes immunitaires artificiels, KDD99. intrusions detection System, natural immune system, artificial immune systems, KDD99. Résumé : Face aux nouvelles technologies de l’information et de la communication, apparues avec l’avènement des réseaux et d’internet, la sécurité informatique est devenue un défi majeur, et les travaux dans cet axe de recherche sont de plus en plus nombreux. Divers outils et mécanismes sont développés afin de garantir un niveau de sécurité à la hauteur des exigences de la vie moderne. Parmi eux, les systèmes de détection d’intrusions destinés à repérer des activités ou comportements anormaux suspects de nuire au bon fonctionnement du système. L’objet de ce mémoire est la conception et la réalisation d’un IDS (Intrusion detection system) inspiré des systèmes immunitaires naturels. L’étude de systèmes biologiques afin de s’en inspirer pour la résolution de problèmes informatiques est un axe de l’intelligence artificielle qui a donné naissance à des méthodes robustes et efficaces (colonies de fourmis, algorithmes génétiques, réseaux de neurones …etc.). De part leur fonction naturelle, les systèmes immunitaires ont suscité l’intérêt des chercheurs dans le domaine de la détection d’intrusion, compte tenu des similitudes des objectifs d’un SIN (système immunitaire naturel) et d’un IDS. Dans le cadre de ce travail on propose un IDS basé sur le système immunitaire artificiel qui s’inspire du système immunitaire naturel en utilisant la base de données KDD99. L’algorithme analyse les connexions réseaux afin de les classer comme normale ou anormales. Les résultats expérimentaux montrent que le système est performant avec un taux de reconnaissance satisfaisant. In view of new communication and information technologies that appeared with the emergence of networks and Internet, the computer security became a major challenge, and works in this research axis are increasingly numerous. Various tools and mechanisms are developed in order to guarantee a safety level up to the requirements of modern life. Among them, intrusion detection systems (IDS) intended to locate activities or abnormal behaviors suspect to be detrimental to the correct operation of the system. The purpose of this work is the design and the realization of an IDS inspired from natural immune systems. The study of biological systems to get inspired from them for the resolution of computer science problems is an axis of the artificial intelligence field which gave rise to robust and effective methods (ants colonies, genetic algorithms, neuron networks… etc) Within the framework of this work one proposes IDS based on the artificial immune system which takes as a starting point the natural immune system by using the base of data KDD99. The algorithm analyzes connections networks in order to classify them like normal or abnormal. the experimental results show that the system is powerful with a satisfying rate of recognition. Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohammed Application des systèmes immunitaires artificiels à la détection d’intrusion [document électronique] / Ahmed SLIMANI, Auteur . - 2011 . - 110 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Système de détection d’intrusions, systèmes immunitaires naturels, systèmes immunitaires artificiels, KDD99. intrusions detection System, natural immune system, artificial immune systems, KDD99. Résumé : Face aux nouvelles technologies de l’information et de la communication, apparues avec l’avènement des réseaux et d’internet, la sécurité informatique est devenue un défi majeur, et les travaux dans cet axe de recherche sont de plus en plus nombreux. Divers outils et mécanismes sont développés afin de garantir un niveau de sécurité à la hauteur des exigences de la vie moderne. Parmi eux, les systèmes de détection d’intrusions destinés à repérer des activités ou comportements anormaux suspects de nuire au bon fonctionnement du système. L’objet de ce mémoire est la conception et la réalisation d’un IDS (Intrusion detection system) inspiré des systèmes immunitaires naturels. L’étude de systèmes biologiques afin de s’en inspirer pour la résolution de problèmes informatiques est un axe de l’intelligence artificielle qui a donné naissance à des méthodes robustes et efficaces (colonies de fourmis, algorithmes génétiques, réseaux de neurones …etc.). De part leur fonction naturelle, les systèmes immunitaires ont suscité l’intérêt des chercheurs dans le domaine de la détection d’intrusion, compte tenu des similitudes des objectifs d’un SIN (système immunitaire naturel) et d’un IDS. Dans le cadre de ce travail on propose un IDS basé sur le système immunitaire artificiel qui s’inspire du système immunitaire naturel en utilisant la base de données KDD99. L’algorithme analyse les connexions réseaux afin de les classer comme normale ou anormales. Les résultats expérimentaux montrent que le système est performant avec un taux de reconnaissance satisfaisant. In view of new communication and information technologies that appeared with the emergence of networks and Internet, the computer security became a major challenge, and works in this research axis are increasingly numerous. Various tools and mechanisms are developed in order to guarantee a safety level up to the requirements of modern life. Among them, intrusion detection systems (IDS) intended to locate activities or abnormal behaviors suspect to be detrimental to the correct operation of the system. The purpose of this work is the design and the realization of an IDS inspired from natural immune systems. The study of biological systems to get inspired from them for the resolution of computer science problems is an axis of the artificial intelligence field which gave rise to robust and effective methods (ants colonies, genetic algorithms, neuron networks… etc) Within the framework of this work one proposes IDS based on the artificial immune system which takes as a starting point the natural immune system by using the base of data KDD99. The algorithm analyzes connections networks in order to classify them like normal or abnormal. the experimental results show that the system is powerful with a satisfying rate of recognition. Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohammed

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4416	02-08-256	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Application des systèmes immunitaires artificiels aux images medicales / Nadjib GUETTARI 

Public ISBD Titre : Application des systèmes immunitaires artificiels aux images medicales Type de document : document électronique Auteurs : Nadjib GUETTARI, Auteur Année de publication : 2009 Importance : 114 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Le système immunitaire artificiel, sélection clonale, traitement d'image médicale, tumeur cérébrale, l'algorithme génétique. Résumé : De nos jours les algorithmes et les applications ont su developper et révolutionner l'imagerie médicale et le diagnostic de celle-ci . Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques, les plus récentes, du traitement automatique et la reconnaissance des formes, cette méthode s'appelle les SIA (ssystèmes immunitaires artificiels). Ces aolgorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques, pour ce qui est de l'apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution des problèmes de classification, nous avons pus avoir neuf classes des tumeurs de quatre grades différents, et des résultats satisfaisants; Pour ne pas manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps dans léapprentissage et dans le but d'améliorer les SIA , nous avons utilisé une méthode d'optimisation: les algorithmes génériques, avec deux méthodes différentes. En comparant notre travail avec un classificateurs comme les SVMs( support vecteurs machines), les SIA ont montré une meilleur performance Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohammed Application des systèmes immunitaires artificiels aux images medicales [document électronique] / Nadjib GUETTARI, Auteur . - 2009 . - 114 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Le système immunitaire artificiel, sélection clonale, traitement d'image médicale, tumeur cérébrale, l'algorithme génétique. Résumé : De nos jours les algorithmes et les applications ont su developper et révolutionner l'imagerie médicale et le diagnostic de celle-ci . Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques, les plus récentes, du traitement automatique et la reconnaissance des formes, cette méthode s'appelle les SIA (ssystèmes immunitaires artificiels). Ces aolgorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques, pour ce qui est de l'apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution des problèmes de classification, nous avons pus avoir neuf classes des tumeurs de quatre grades différents, et des résultats satisfaisants; Pour ne pas manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps dans léapprentissage et dans le but d'améliorer les SIA , nous avons utilisé une méthode d'optimisation: les algorithmes génériques, avec deux méthodes différentes. En comparant notre travail avec un classificateurs comme les SVMs( support vecteurs machines), les SIA ont montré une meilleur performance Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohammed

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4377	02-08-217	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge / Chahinez mériém BENTAOUZA

Public ISBD Titre : Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge Type de document : texte imprimé Auteurs : Chahinez mériém BENTAOUZA, Auteur Année de publication : 2007 Importance : 75 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : image médicale, tumeur cérébrale, classification,apprentissage ,réseaux de neurones,support vecteur machine, multiclasses,supervisé,noyau Résumé : Ces derniéres décennies , les tumeurs cérébrales font l’objet de plusieurs analyses en partant de leurs diagenostiques ( scanner IRM ,… ) à leurs traitements ( chirurgie , microscopie ,….) ce mémoire est une étude comparative de la classification supervisée de ces tumeurs par deux méthodes issues de l’intelligence artificielle qui sont les réseaux de neurones (MLP) et les séparateurs à vastesq marges (SVMs multiclasses ) Partant du problém de la classification des tumeurs cérébrales de deux quatre et neuf classes , les résultats obtenus par les SVMs multiclasses sont plus satisfaisants en les comparent avec les réseaux de neurones Sans avoir besoin de manipluer plusieurs paramétres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme , les SVMs multiclasse donnent automatiquemeznt un résultat fiable Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge [texte imprimé] / Chahinez mériém BENTAOUZA, Auteur . - 2007 . - 75 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : image médicale, tumeur cérébrale, classification,apprentissage ,réseaux de neurones,support vecteur machine, multiclasses,supervisé,noyau Résumé : Ces derniéres décennies , les tumeurs cérébrales font l’objet de plusieurs analyses en partant de leurs diagenostiques ( scanner IRM ,… ) à leurs traitements ( chirurgie , microscopie ,….) ce mémoire est une étude comparative de la classification supervisée de ces tumeurs par deux méthodes issues de l’intelligence artificielle qui sont les réseaux de neurones (MLP) et les séparateurs à vastesq marges (SVMs multiclasses ) Partant du problém de la classification des tumeurs cérébrales de deux quatre et neuf classes , les résultats obtenus par les SVMs multiclasses sont plus satisfaisants en les comparent avec les réseaux de neurones Sans avoir besoin de manipluer plusieurs paramétres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme , les SVMs multiclasse donnent automatiquemeznt un résultat fiable Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed

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4332	02-08-172	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

Comment construire les tests de logiciels Orientés Objets / Chadia MERABET 

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La confidentialité dans les systèmes de gestion de données Pair à Pair / Nacira MEDDAH 

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Contribution àla simulation d'une chaine d'acquisition d'image embarquée sur le microsatellite AISAT-1 / Omar HADJ SAHRAOUI

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Contribution à l’amélioration d’algorithmes dédiés à la cryptographie des cartes à puce / Abdelkader BELHADRI 

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Contribution à l’analyse et l’interprétation des images médicales par des méthodes bio-inspirées / MERZOUG Hasnia 

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Contribution des methodes statistiques dans le traitement des images satellitaires / Kamal BRAHITI

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Contribution à la modélisation des réseaux ADHOC / M'hamed abdelamdjid ALLALI

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Contributions des méthodes bio-inspirées dans les systèmes connexionnistes pour la classification des images satellitaires / AMGHAR Yasmina Teldja 

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Equations au paratingent a retardement et systemes de controle a retardement / Loutfi BOUDJENAH

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Estimation des paramétres articulaires d'un robot médical / Amel SERRAT

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