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Analyse des images medicales par des techniques hybrides / Nadia MEKHALDI 

Public ISBD Titre : Analyse des images medicales par des techniques hybrides : application a la detection des kystes renaux Type de document : document électronique Auteurs : Nadia MEKHALDI, Auteur Année de publication : 2014 Importance : 108 p. Accompagnement : CD Note générale : Actuellement, les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont largement utilisées à cause de leurs fondements mathématiques solides et leurs bonnes performances en classification & en généralisation. La phase d’apprentissage des SVM dépend de la résolution d’un problème quadratique, ce qui entraine lors de l’utilisation de grandes bases de données, une complexité de calculs qui peut la rendre très lente. Cette thèse est consacrée à l’optimisation des SVM par une méthaeuristique en utilisant l’Algorithme Génétique (AG). Sans avoir besoin de manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme, les SVMs donnent automatiquement un résultat fiable. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Image médicale, Machines à Vecteurs de Support (SVM), Algorithme Génétique (AG), Noyau, Optimisation Directeur de thèse : BENYETTOU ,M Analyse des images medicales par des techniques hybrides : application a la detection des kystes renaux [document électronique] / Nadia MEKHALDI, Auteur . - 2014 . - 108 p. + CD. Actuellement, les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont largement utilisées à cause de leurs fondements mathématiques solides et leurs bonnes performances en classification & en généralisation. La phase d’apprentissage des SVM dépend de la résolution d’un problème quadratique, ce qui entraine lors de l’utilisation de grandes bases de données, une complexité de calculs qui peut la rendre très lente. Cette thèse est consacrée à l’optimisation des SVM par une méthaeuristique en utilisant l’Algorithme Génétique (AG). Sans avoir besoin de manipuler plusieurs paramètres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme, les SVMs donnent automatiquement un résultat fiable. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Simulation et intéligence artificielle Mots-clés : Image médicale, Machines à Vecteurs de Support (SVM), Algorithme Génétique (AG), Noyau, Optimisation Directeur de thèse : BENYETTOU ,M

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4501	02-08-341	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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