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Application des réseaux immunitaires artificiels dans la reconnaissance de formes. / YAHIAOUI Hadj Habib 

Public ISBD Titre : Application des réseaux immunitaires artificiels dans la reconnaissance de formes. Type de document : document électronique Auteurs : YAHIAOUI Hadj Habib, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 2010 Importance : 140 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : réseaux immunitaires  AIN  formes. Résumé : Les phénomènes biologiques n’arrêtent pas à impressionner les chercheurs avec l’évolution technologique qui a permis une étude approfondi des systèmes vivants. Ces phénomènes représentent une bonne source d’inspiration pour le monde de l’intelligence artificielle, avec des caractéristiques importantes concernant le raisonnement, la classification et la reconnaissance, la tolérance aux changements, le parallélisme, Etc. Le système immunitaire représente une barrière de défense contre les corps étrangers et assure un équilibre crucial des cellules du corps des vertébrés. Ce système a des propriétés impressionnantes qui ont poussé les chercheurs à approfondir leurs travaux dans ce domaine, on cite par exemple la mémorisation, l’apprentissage, la flexibilité, et l’auto-organisation. Dans ce travail, on a éclairé quelques points essentiels des systèmes immunitaires naturels, ensuite on a détaillé le monde des systèmes immunitaires artificiels avec ses processus de sélection et de reconnaissance pour terminer la partie théorique par une focalisation sur la théorie des réseaux immunitaires qui représente le centre de cette étude. La transition de la théorie vers l’expérience dans ce travail se fait via une application typique d’un réseau immunitaire artificiel non supervisé à la reconnaissance de formes, on a utilisé un tel type d’apprentissage pour ses avantages et sa ressemblance avec les processus naturels. Pour le test des expériences, on a utilisé les données standards des benchmarks Iris de Fisher et Wisconsin breast cancer. L’apprentissage et la séparation des données en cluster se fait grâce à une application console facile à utilisée et développée en C++, elle permet de lire plusieurs types de bases de données en introduisant les paramètres adéquats selon le problème. Les résultats de ce module sont ensuite interprétés par un autre module développé en Java et qui permet une visualisation graphique du développement du réseau en plusieurs phases, ainsi, on peut voir la séparation des données en classes, on peut aussi savoir les données constituant chaque cluster. On a aussi présenté des Applets en Java qui permettent de simuler et de visualiser les processus importants des systèmes immunitaires, ces applets sont portables et faciles à manipuler. Application des réseaux immunitaires artificiels dans la reconnaissance de formes. [document électronique] / YAHIAOUI Hadj Habib, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 2010 . - 140 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : réseaux immunitaires  AIN  formes. Résumé : Les phénomènes biologiques n’arrêtent pas à impressionner les chercheurs avec l’évolution technologique qui a permis une étude approfondi des systèmes vivants. Ces phénomènes représentent une bonne source d’inspiration pour le monde de l’intelligence artificielle, avec des caractéristiques importantes concernant le raisonnement, la classification et la reconnaissance, la tolérance aux changements, le parallélisme, Etc. Le système immunitaire représente une barrière de défense contre les corps étrangers et assure un équilibre crucial des cellules du corps des vertébrés. Ce système a des propriétés impressionnantes qui ont poussé les chercheurs à approfondir leurs travaux dans ce domaine, on cite par exemple la mémorisation, l’apprentissage, la flexibilité, et l’auto-organisation. Dans ce travail, on a éclairé quelques points essentiels des systèmes immunitaires naturels, ensuite on a détaillé le monde des systèmes immunitaires artificiels avec ses processus de sélection et de reconnaissance pour terminer la partie théorique par une focalisation sur la théorie des réseaux immunitaires qui représente le centre de cette étude. La transition de la théorie vers l’expérience dans ce travail se fait via une application typique d’un réseau immunitaire artificiel non supervisé à la reconnaissance de formes, on a utilisé un tel type d’apprentissage pour ses avantages et sa ressemblance avec les processus naturels. Pour le test des expériences, on a utilisé les données standards des benchmarks Iris de Fisher et Wisconsin breast cancer. L’apprentissage et la séparation des données en cluster se fait grâce à une application console facile à utilisée et développée en C++, elle permet de lire plusieurs types de bases de données en introduisant les paramètres adéquats selon le problème. Les résultats de ce module sont ensuite interprétés par un autre module développé en Java et qui permet une visualisation graphique du développement du réseau en plusieurs phases, ainsi, on peut voir la séparation des données en classes, on peut aussi savoir les données constituant chaque cluster. On a aussi présenté des Applets en Java qui permettent de simuler et de visualiser les processus importants des systèmes immunitaires, ces applets sont portables et faciles à manipuler.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4392	02-08-232	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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