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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.

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4392	02-08-232	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes / KHELIL Hiba

Public ISBD Titre : Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes Type de document : texte imprimé Auteurs : KHELIL Hiba, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 2007 Importance : 124 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Systéme immunitaire artificiel, reconnaissance des formes , anticorps, antigéne , réseaux de neurones GAMMA Résumé : Depuis la fin du siécle dernier , l’informatique a vu une très grande évolution qui a permit de faciliter les taches à l’homme et qui a donné plus de flexibilité et de simplicité d’utilisation , ce degré est atteint par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage machine , ce qui vont donner une interligence à la machine Le systéme immunitaire est une des approches récents utilisées pour des taches de reconnaissance des formes , insprié du systéme immunitaire biologique naturel Le systéme immunitaire artificiel est un type d’algorithme d’optimisation et d’apprentissage , ces algorithmes exploitent typiquement les caractéistique du systéme immunitaire biologique pour ce qui de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution de probléme de classification Les simulation des systémes immunitaires artificelles se basent principalement sur la reconnaissance de motifs , la sélection clonale , la sélection négative , et la th éorie des réseaux immunitaire Dans ce travail de magister , ont présente une application de plusieurs algorihme du systéme immunitaires artificiels en les comparant avec les approches neuronales , en donnant des remarques et critiques sur les méthodes appliquée dans plusieurs domaines , telle que la reconnaissance de la parole diagnostic des maladies et reconnaissance des caractéres artificiels Application des systémes immunitaires artificiels pour la reconnaissance des formes [texte imprimé] / KHELIL Hiba, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 2007 . - 124 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Systéme immunitaire artificiel, reconnaissance des formes , anticorps, antigéne , réseaux de neurones GAMMA Résumé : Depuis la fin du siécle dernier , l’informatique a vu une très grande évolution qui a permit de faciliter les taches à l’homme et qui a donné plus de flexibilité et de simplicité d’utilisation , ce degré est atteint par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage machine , ce qui vont donner une interligence à la machine Le systéme immunitaire est une des approches récents utilisées pour des taches de reconnaissance des formes , insprié du systéme immunitaire biologique naturel Le systéme immunitaire artificiel est un type d’algorithme d’optimisation et d’apprentissage , ces algorithmes exploitent typiquement les caractéistique du systéme immunitaire biologique pour ce qui de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution de probléme de classification Les simulation des systémes immunitaires artificelles se basent principalement sur la reconnaissance de motifs , la sélection clonale , la sélection négative , et la th éorie des réseaux immunitaire Dans ce travail de magister , ont présente une application de plusieurs algorihme du systéme immunitaires artificiels en les comparant avec les approches neuronales , en donnant des remarques et critiques sur les méthodes appliquée dans plusieurs domaines , telle que la reconnaissance de la parole diagnostic des maladies et reconnaissance des caractéres artificiels

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4338	02-08-178	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

Apprentissage génératif connexionniste pour la classification des signaux complexes sous contraintes / BENDAHMANE Abderrahmane 

Public ISBD Titre : Apprentissage génératif connexionniste pour la classification des signaux complexes sous contraintes Type de document : document électronique Auteurs : BENDAHMANE Abderrahmane, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 19-02-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:intelligence artificielle Mots-clés : Algorithme Mimétiques Parallèles, Classification du Texte, Images Aériennes, Sélection et Pondération d’Attributs, Machines à Vecteurs de Support, Apprentissage profond. Parallel Mimetic Algorithm, Text Categorization, Aerial Images, Feature Selection & Weighting, Support Vector Machine, Deep Learning. Résumé : Dans cette thèse, on propose une approche mimétique pour l’apprentissage et la génération de représentations optimisées de données complexes à travers la sélection et la pondération simultanées des attributs basées sur une hybridation entre une approche évolutionnaire et l’apprentissage sous contraintes des machines à vecteur de support. Cette technique a été expérimentée sur l’optimisation de la classification des documents web ainsi que des images aériennes. Cependant, les représentations usuelles des données complexes engendrent des matrices de très grandes dimensionnalités dont le traitement par une approche mimétique peut s’avérer très lourd en temps de calcul lors de la phase d’apprentissage. Dans ce travail, on propose une implémentation parallèle de l’algorithme proposé basée sur les modèles d’îlots afin de palier à ce problème. Nos expériences sur plusieurs benchmarks : Reuters-21578, 7Sectors, Webkb et UCMerced LandUse ont montré qu’on a réduit significativement le temps d’exécution ainsi que le nombre d’attributs avec une nette amélioration des performances en classification. In this thesis, we propose a mimetic approach for learning and generating optimized complex data representations through simultaneous weighting and feature selection based on a combination between an evolutionary algorithm and Support Vector Machines to improve web documents and aerial images categorization. However, usual representations generate high dimensionality matrix, which processed with a mimetic approach, may increase drastically the processing time in training step. In this work, we present a parallel implementation of the proposed algorithm based on an Island model topology. Experiments on well-known datasets: Reuters-21578, 7Sectors, Webkb and UCMerced LandUse show that we have significantly reduced the set of features and computing time while improving categorization performance. Apprentissage génératif connexionniste pour la classification des signaux complexes sous contraintes [document électronique] / BENDAHMANE Abderrahmane, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 19-02-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:intelligence artificielle Mots-clés : Algorithme Mimétiques Parallèles, Classification du Texte, Images Aériennes, Sélection et Pondération d’Attributs, Machines à Vecteurs de Support, Apprentissage profond. Parallel Mimetic Algorithm, Text Categorization, Aerial Images, Feature Selection & Weighting, Support Vector Machine, Deep Learning. Résumé : Dans cette thèse, on propose une approche mimétique pour l’apprentissage et la génération de représentations optimisées de données complexes à travers la sélection et la pondération simultanées des attributs basées sur une hybridation entre une approche évolutionnaire et l’apprentissage sous contraintes des machines à vecteur de support. Cette technique a été expérimentée sur l’optimisation de la classification des documents web ainsi que des images aériennes. Cependant, les représentations usuelles des données complexes engendrent des matrices de très grandes dimensionnalités dont le traitement par une approche mimétique peut s’avérer très lourd en temps de calcul lors de la phase d’apprentissage. Dans ce travail, on propose une implémentation parallèle de l’algorithme proposé basée sur les modèles d’îlots afin de palier à ce problème. Nos expériences sur plusieurs benchmarks : Reuters-21578, 7Sectors, Webkb et UCMerced LandUse ont montré qu’on a réduit significativement le temps d’exécution ainsi que le nombre d’attributs avec une nette amélioration des performances en classification. In this thesis, we propose a mimetic approach for learning and generating optimized complex data representations through simultaneous weighting and feature selection based on a combination between an evolutionary algorithm and Support Vector Machines to improve web documents and aerial images categorization. However, usual representations generate high dimensionality matrix, which processed with a mimetic approach, may increase drastically the processing time in training step. In this work, we present a parallel implementation of the proposed algorithm based on an Island model topology. Experiments on well-known datasets: Reuters-21578, 7Sectors, Webkb and UCMerced LandUse show that we have significantly reduced the set of features and computing time while improving categorization performance.

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1469	02-08-454	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Une Approche Workflow pour la Définition et la Composition des Services dans une Grille de Calcul / BENDOUKHA Hayat 

Public ISBD Titre : Une Approche Workflow pour la Définition et la Composition des Services dans une Grille de Calcul Type de document : texte imprimé Auteurs : BENDOUKHA Hayat, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 2016 Importance : 150 p Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Calcul orienté service, Calcul distribué, Grille de calcul, Compositionde service, Workflow orienté service, JASMIN, UML, BPEL, GlobusToolkit 4. Résumé : Le calcul orienté service et distribué à large échelle offre des solutions efficacespour l’exécution des applications complexes en des temps raisonnables. Les grillesde calcul fournissent d’importantes ressources de calcul et de stockage mais leurconstante évolution les rend très complexes en termes de design, de spécificationset de déploiement, ce qui a pour conséquence de les rendre inaccessibles auxutilisateurs non expérimentés. Par ailleurs, les systèmes de gestion de workflow fournissent des frameworks qui aident les utilisateurs à gérer leurs processus coopératifset interdépendants d’une manière conviviale. Dans cette thèse, nous proposonsune approche basée sur le concept workflow qui permet de tirer pleinementprofit des potentialités des nouvelles architectures orientées service à large échelletout en tenant compte des compétences des utilisateurs, la complexité internede leurs applications, mais également des caractéristiques physiques des environnementsd’exécution. Nous proposons un nouveau Framework, nommé JASMIN, responsable de la gestion des workflows orientés service sur un système distribué.JASMIN est composé de deux composants basés, respectivement, sur UML (Unified Modelling Language) pour la spécification des modèles workflow et BPEL(Business Process Execution Language) pour la génération et la composition desservices. Au delà du développement de JASMIN, nos principales contributionspeuvent se résumer en : la définition d’un ensemble de raffinements sur les notationsdes diagrammes d’activités d’UML et un ensemble de règles de mapping permettant de générer automatiquement les spécifications BPEL à partir des modèlesUML. Afin de valider les modéles workflow et les services de JASMIN , nous avons effectué un ensemble d'exprémentations de déplmloiement des dits modéles et services , notamment en utilisant globus toolkit 4 comme un conteneurde service et active BPEL comme moteurde workflow , les premiers résultats que nous avons obtenus sont trés encouragents et nous incitent à étendre notre travail de thsé avec des outils de vérification de nos modéles et plus tard avec les extensions nécessaires pour déployer nos services sur des infrastructures de type cloud. Une Approche Workflow pour la Définition et la Composition des Services dans une Grille de Calcul [texte imprimé] / BENDOUKHA Hayat, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 2016 . - 150 p + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Calcul orienté service, Calcul distribué, Grille de calcul, Compositionde service, Workflow orienté service, JASMIN, UML, BPEL, GlobusToolkit 4. Résumé : Le calcul orienté service et distribué à large échelle offre des solutions efficacespour l’exécution des applications complexes en des temps raisonnables. Les grillesde calcul fournissent d’importantes ressources de calcul et de stockage mais leurconstante évolution les rend très complexes en termes de design, de spécificationset de déploiement, ce qui a pour conséquence de les rendre inaccessibles auxutilisateurs non expérimentés. Par ailleurs, les systèmes de gestion de workflow fournissent des frameworks qui aident les utilisateurs à gérer leurs processus coopératifset interdépendants d’une manière conviviale. Dans cette thèse, nous proposonsune approche basée sur le concept workflow qui permet de tirer pleinementprofit des potentialités des nouvelles architectures orientées service à large échelletout en tenant compte des compétences des utilisateurs, la complexité internede leurs applications, mais également des caractéristiques physiques des environnementsd’exécution. Nous proposons un nouveau Framework, nommé JASMIN, responsable de la gestion des workflows orientés service sur un système distribué.JASMIN est composé de deux composants basés, respectivement, sur UML (Unified Modelling Language) pour la spécification des modèles workflow et BPEL(Business Process Execution Language) pour la génération et la composition desservices. Au delà du développement de JASMIN, nos principales contributionspeuvent se résumer en : la définition d’un ensemble de raffinements sur les notationsdes diagrammes d’activités d’UML et un ensemble de règles de mapping permettant de générer automatiquement les spécifications BPEL à partir des modèlesUML. Afin de valider les modéles workflow et les services de JASMIN , nous avons effectué un ensemble d'exprémentations de déplmloiement des dits modéles et services , notamment en utilisant globus toolkit 4 comme un conteneurde service et active BPEL comme moteurde workflow , les premiers résultats que nous avons obtenus sont trés encouragents et nous incitent à étendre notre travail de thsé avec des outils de vérification de nos modéles et plus tard avec les extensions nécessaires pour déployer nos services sur des infrastructures de type cloud.

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4552	02-08-392	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Classification connexionniste des données structurées / MIHOUBI Miloud 

Public ISBD Titre : Classification connexionniste des données structurées Type de document : document électronique Auteurs : MIHOUBI Miloud, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse Année de publication : 2013 Importance : 78 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Classification,clustering ,les données structurées, réseaux de neuvones ,La carte auto organisatrice Résumé : La carte auto organisatrice est une méthode connue qui permet de projeter des données de grande dimension vers un espace de dimension réduit, des modèles de cette carte pour le traitement des graphes ont été définis et utilisés . Nous sommes intéressés à découvrir la similitude entre les objets complexes qui peuvent être représenté par des graphes étiquetés non orientés acycliques. Nous montrons qu'il est possible d'adapter ce modèle pour étudier ce type de donnée structurée. Les capacités du modèle en utilisant un ensemble de données pris à partir d'un ensemble des images codées sous forme des graphes étiquetés , afin d’obtenir des résultats acceptables en adoptant une technique d’apprentissage non supervisée nommée « Graphe-SOM » , Nous démontrons que ce modèle est capable d'exploiter à la fois l'information véhiculée dans les étiquettes jointes au chaque noeud du graphe d'entrée et de l'information codée dans la topologie de graphe. Self-Organizing Map is a popular method which allows the projection of high dimensional data onto a low dimensional display space. Models of Self Organizing Maps for the treatment of graphs have also been defined and studied. We are interested in discovering similarities between complex objects which can reasonably represented by labelled acyclic undirected graphs. We show that is possible to adapt this model to study this type of structured data, The capabilities of the model by using a relatively data set taken from an artificial problem of involving visual patterns encoded as labelled graphs, to obtain an acceptable results, by adopting a unsupervised learning technique called “Graph-SOM”, We demonstrate that this model is capable to exploit at the same time the information conveyed in the labels attached to each node of the input graphs and the information encoded in the graph topology. Directeur de thèse : BENYETTOU Abdelkader Classification connexionniste des données structurées [document électronique] / MIHOUBI Miloud, Auteur ; BENYETTOU Abdelkader, Directeur de thèse . - 2013 . - 78 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Classification,clustering ,les données structurées, réseaux de neuvones ,La carte auto organisatrice Résumé : La carte auto organisatrice est une méthode connue qui permet de projeter des données de grande dimension vers un espace de dimension réduit, des modèles de cette carte pour le traitement des graphes ont été définis et utilisés . Nous sommes intéressés à découvrir la similitude entre les objets complexes qui peuvent être représenté par des graphes étiquetés non orientés acycliques. Nous montrons qu'il est possible d'adapter ce modèle pour étudier ce type de donnée structurée. Les capacités du modèle en utilisant un ensemble de données pris à partir d'un ensemble des images codées sous forme des graphes étiquetés , afin d’obtenir des résultats acceptables en adoptant une technique d’apprentissage non supervisée nommée « Graphe-SOM » , Nous démontrons que ce modèle est capable d'exploiter à la fois l'information véhiculée dans les étiquettes jointes au chaque noeud du graphe d'entrée et de l'information codée dans la topologie de graphe. Self-Organizing Map is a popular method which allows the projection of high dimensional data onto a low dimensional display space. Models of Self Organizing Maps for the treatment of graphs have also been defined and studied. We are interested in discovering similarities between complex objects which can reasonably represented by labelled acyclic undirected graphs. We show that is possible to adapt this model to study this type of structured data, The capabilities of the model by using a relatively data set taken from an artificial problem of involving visual patterns encoded as labelled graphs, to obtain an acceptable results, by adopting a unsupervised learning technique called “Graph-SOM”, We demonstrate that this model is capable to exploit at the same time the information conveyed in the labels attached to each node of the input graphs and the information encoded in the graph topology. Directeur de thèse : BENYETTOU Abdelkader

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1227	02-08-317	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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Contribution à l'amélioration des réseaux de neurones probabilistes pour l'identification biométrique. / LOTFI Abdelhadi 

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Contribution à l'étude et l'extraction de règle symboliques d'apprentissage à partir des réseaux de neurones en utilisant les algorithmes génétiques. / YEDJOUR Dounia 

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Contribution à l'étude de la robustesse des réseaux de neurones impulsionnels dans la reconnaissance de la parole / OURDIGUI Asmaa 

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Contribution des rèseaux neuro-flous et algorithmes gènètiques à la reconnaissance de la parole. / TALEB Amane 

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Contribution des réseaux de neurones impulsionnels dans le traitement des images / Hayat YEDJOUR 

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Développement d'un système de reconnaissance de parole arabe pour des mots connectés en utilisant HTK / MERAD-BOUDIA Nihal 

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Identification et Vérification de Scripteurs Basées sur une Combinaison de Multiples Caractéristiques de l’Ecriture Manuscrite Hors-ligne. / BAHRAM Tayeb 

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Intégration des algorithmes génétique dans les réseaux de neurones à délais temporels adaptatifs pour la reconnaissance de la parole / OURDIGUI Asmaa

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