Les Algorithmes à Base de Fourmis Artificielles Application à la Classification / Adlania SENOUCI 

Public ISBD Titre : Les Algorithmes à Base de Fourmis Artificielles Application à la Classification Type de document : document électronique Auteurs : Adlania SENOUCI, Auteur Année de publication : 2009 Importance : 104 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : ACO, Biométrie, Canny, Classification, Fermeture coloniale, Fourmis artificielles, Iris, Optimisation, Phéromone artificielle, Segmentation. Résumé : L’étude des comportements collectifs des fourmis constitue une source riche d’inspiration pour la résolution des problèmes informatiques. Ces insectes sociaux résolvent de nombreux problèmes de manière très efficace dans leur environnement, donc, il doit être possible et utile de transporter un certain nombre de ces mécanismes pour la résolution des problèmes, notamment les problèmes qui ne sont pas clairement et mathématiquement définis. Les travaux menés dans ce mémoire portent sur l’étude de trois approches principales s’inspirants des comportement collectifs des fourmis dans le cadre de la classification. La première approche modélise la faculté des fourmis à trier collectivement leur couvain pour résoudre un problème de partitionnement. La seconde approche concerne la modélisation de système de reconnaissance chimique des fourmis. Nous avons adapté ce modèle à un système de vérification biométrique par reconnaissance de l’iris afin de surmonter la performance de ce dernier en terme de réussir les testes d’impostures et d’acceptations des utilisateurs légitimes. Enfin, la dernière approche représente un autre aspect de l’utilisation des fourmis artificielles dans la biométrie par l’iris. Il s’agit de transporter le concept ACO à la résolution collective du problème de segmentation d’iris selon une approche des systèmes multi agents réactifs. Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader Les Algorithmes à Base de Fourmis Artificielles Application à la Classification [document électronique] / Adlania SENOUCI, Auteur . - 2009 . - 104 p. + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : ACO, Biométrie, Canny, Classification, Fermeture coloniale, Fourmis artificielles, Iris, Optimisation, Phéromone artificielle, Segmentation. Résumé : L’étude des comportements collectifs des fourmis constitue une source riche d’inspiration pour la résolution des problèmes informatiques. Ces insectes sociaux résolvent de nombreux problèmes de manière très efficace dans leur environnement, donc, il doit être possible et utile de transporter un certain nombre de ces mécanismes pour la résolution des problèmes, notamment les problèmes qui ne sont pas clairement et mathématiquement définis. Les travaux menés dans ce mémoire portent sur l’étude de trois approches principales s’inspirants des comportement collectifs des fourmis dans le cadre de la classification. La première approche modélise la faculté des fourmis à trier collectivement leur couvain pour résoudre un problème de partitionnement. La seconde approche concerne la modélisation de système de reconnaissance chimique des fourmis. Nous avons adapté ce modèle à un système de vérification biométrique par reconnaissance de l’iris afin de surmonter la performance de ce dernier en terme de réussir les testes d’impostures et d’acceptations des utilisateurs légitimes. Enfin, la dernière approche représente un autre aspect de l’utilisation des fourmis artificielles dans la biométrie par l’iris. Il s’agit de transporter le concept ACO à la résolution collective du problème de segmentation d’iris selon une approche des systèmes multi agents réactifs. Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader

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Les Algorithmes à Base de Fourmis Artificielles Application à la Classification Adobe Acrobat PDF

Application des modéles de markov cachés & les machines à vecteurs de support pour la reconnaissance des caractéres isolés d'écriture en ligne / Mohammed SENOUSSAOUI

Public ISBD Titre : Application des modéles de markov cachés & les machines à vecteurs de support pour la reconnaissance des caractéres isolés d'écriture en ligne Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohammed SENOUSSAOUI, Auteur Année de publication : 2007 Importance : 38 p Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Modéles de markov cachés (HMM), machines à vecteurs de support (SVM) Résumé : Les recherches en ingénierie d’informatique et de la communication ont pour objectifs de faciliter la coopération homme –machine au travers des systémes interactifs conversationnels robustes pour le grand public ,ces objectifs nécessitent de comprendre le fonctionnement et de tester l’efficacité d’un certain nombre d’alogorithmes de classifications actuellement utilisés Les modéles de markov cachés (HMM) ont été pleinement exploités pour des systéme de reconnaissance du langage parlé ou de l’écriture manuscrite , mais aussi dans bien d’autres applications dans lesquelles apparait une séquentialité Parmi les méthodes à noyaux , inspirées de la théorie statistique de l’apprentissage les machines à vecteurs de support (SVM)constituent la forme la plus connu , cette méthode est une alternative récente pour la classification ,les SVMreposent sur l’existencee d’un classificateur linéaire dans un approprié Le travail de ce magister s’incrit dans la perspective d’imlémenter un système interactif ayant pour but de classifier les caractéres isolés de l’écriture manuscrite en lingne ,ce systéme exploite les propriétés de la modélisation liées aux HMM s ainsi que la solidité discriminiante des méthodes à noyaux donnée par les SVMs pour une tache de classification Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader Application des modéles de markov cachés & les machines à vecteurs de support pour la reconnaissance des caractéres isolés d'écriture en ligne [texte imprimé] / Mohammed SENOUSSAOUI, Auteur . - 2007 . - 38 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Modéles de markov cachés (HMM), machines à vecteurs de support (SVM) Résumé : Les recherches en ingénierie d’informatique et de la communication ont pour objectifs de faciliter la coopération homme –machine au travers des systémes interactifs conversationnels robustes pour le grand public ,ces objectifs nécessitent de comprendre le fonctionnement et de tester l’efficacité d’un certain nombre d’alogorithmes de classifications actuellement utilisés Les modéles de markov cachés (HMM) ont été pleinement exploités pour des systéme de reconnaissance du langage parlé ou de l’écriture manuscrite , mais aussi dans bien d’autres applications dans lesquelles apparait une séquentialité Parmi les méthodes à noyaux , inspirées de la théorie statistique de l’apprentissage les machines à vecteurs de support (SVM)constituent la forme la plus connu , cette méthode est une alternative récente pour la classification ,les SVMreposent sur l’existencee d’un classificateur linéaire dans un approprié Le travail de ce magister s’incrit dans la perspective d’imlémenter un système interactif ayant pour but de classifier les caractéres isolés de l’écriture manuscrite en lingne ,ce systéme exploite les propriétés de la modélisation liées aux HMM s ainsi que la solidité discriminiante des méthodes à noyaux donnée par les SVMs pour une tache de classification Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader

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Application des réseaux bayésiens dynamiques a la reconnaissance manuscrite en -ligne des caractéres isolés / Redouane TLEMSANI

Public ISBD Titre : Application des réseaux bayésiens dynamiques a la reconnaissance manuscrite en -ligne des caractéres isolés Type de document : texte imprimé Auteurs : Redouane TLEMSANI, Auteur Année de publication : 2006 Importance : 56 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Reconnaissance des formes , reconnaissance de caractéres isolés, réseaux bayésiens, réseaux bayésiens dynamiques Résumé : Le travail e situe dans le domanine de la reconnaissance de caractéres isolés en ligne , et se base sur celui proposé parsanparith marukatat , ce systéme est un systéme markovien que l’on peut voir comme des modéles de markov cachés (MMC) en cascade ou bien comme un réseau bayésion dynamique ( dynamique bayesian network DBN ) un des intéretes majeurs de ces systémes réside dans l’apprentissage L’approche est basée sur le formalisme des réseaux bayésiens dynamique , la théorie des DBNs est une généralisation des réseaux bayséiens aux processus dynamique , parmi nos objectifs revient à trouver une meilleurs structure qui représente les liens ( dépendances ) entre les variables d’un réseau bayésien dynamique , dans des application en reconnaissance des formes , on procéde généralement à la fixation de la structure qui oblige d’admettre quelques hypothéses fortes ( par exemple l’ind’pendance entre certaines variables ) l’application a porté sur la reconnaissance en ligne de caractéres isolés en utilisant la base de données UNIPEN , les scores pour DBN hybridé avec les réseaux de neurones sont respectivement 70 ,24% et 62 ,50% ce qui laisse présager leur exploitation ultérieure , d’autres approches tenant compte du temps ont été considérées Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader Application des réseaux bayésiens dynamiques a la reconnaissance manuscrite en -ligne des caractéres isolés [texte imprimé] / Redouane TLEMSANI, Auteur . - 2006 . - 56 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Reconnaissance des formes , reconnaissance de caractéres isolés, réseaux bayésiens, réseaux bayésiens dynamiques Résumé : Le travail e situe dans le domanine de la reconnaissance de caractéres isolés en ligne , et se base sur celui proposé parsanparith marukatat , ce systéme est un systéme markovien que l’on peut voir comme des modéles de markov cachés (MMC) en cascade ou bien comme un réseau bayésion dynamique ( dynamique bayesian network DBN ) un des intéretes majeurs de ces systémes réside dans l’apprentissage L’approche est basée sur le formalisme des réseaux bayésiens dynamique , la théorie des DBNs est une généralisation des réseaux bayséiens aux processus dynamique , parmi nos objectifs revient à trouver une meilleurs structure qui représente les liens ( dépendances ) entre les variables d’un réseau bayésien dynamique , dans des application en reconnaissance des formes , on procéde généralement à la fixation de la structure qui oblige d’admettre quelques hypothéses fortes ( par exemple l’ind’pendance entre certaines variables ) l’application a porté sur la reconnaissance en ligne de caractéres isolés en utilisant la base de données UNIPEN , les scores pour DBN hybridé avec les réseaux de neurones sont respectivement 70 ,24% et 62 ,50% ce qui laisse présager leur exploitation ultérieure , d’autres approches tenant compte du temps ont été considérées Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader

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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 des réseaux de neurones par les algorithmes évolutionnaires appliqué à la classification phonétique / Nabil NEGGAZ

Public ISBD Titre : Apprentissage des réseaux de neurones par les algorithmes évolutionnaires appliqué à la classification phonétique Type de document : texte imprimé Auteurs : Nabil NEGGAZ, Auteur Année de publication : 2006 Importance : 77p Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Algorithmes évolutionnaires , alogorithme génétique multi populations , classification phonétique , la sélection clonale , l’évolution différentieelle , réseaux de neurones Résumé : La recherche d’un algorithme d’optimisation adapté à un probléme donné ne peut se faire dans le ca dre des algorithmes génétiques , il est nécessaire de considérer une classe d’algorithmes plus grandes qui contient tous les algorithmes inspirés des mécanismes génétiques : les algorithmes évolutionnaires , le principal objectif étant d’appréhender les propriétés et les fonctionnalités les plus intéressants de ces algorithmes pour l’apprentissage des réseaux de neurones , l’essentiel des travaux exposés sera élaboré au profit des réseaux de neurones , on introduira les principales caractéristique d’un codage efficace et on développera en particulier les notions d’optimisation Ceci nous permettra de mieux gérer le probléme des minima locaux d’un réseaux MLP en utlisant des techniques plus récentes comme l’évolution différentielle (DE) , et algorithme génétique multi population (MPGA ) , algorithme de la sélection clonale(CSA) Le but du travail est la reconnaissance de la parole sur le corpus d’apprentissage TIMIT pour classifier les phonémes et améliorer la performance d’apprentissage des réseaux MLP en utilisant les différentes techniques évolutionnaires La réalisation de l’hybridation consiste à définir les ddifférentes interfaces neuro-évolutionnaires pour optimiser les poids synaptiques de reseaux de neurones et son architecture L’amélioration des résultats est la meme sur les catégories ( classes ) phonétique , c’est -à dire que l’augmentation de taux de reconnaissance est aussi élevée 62.11% pour NN-DE par rapport aux approches (52.39 %NN-GA ,58.81% NN-ES) et le modèle NN-MPGA arrive à généraliser globalement toutes les catégories phonétique avec un taux égal à 60.11% une nette amélioration de la troisiéme approche(NN-CSA) qui réalise un taux de classification égal à 76.53% Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader Apprentissage des réseaux de neurones par les algorithmes évolutionnaires appliqué à la classification phonétique [texte imprimé] / Nabil NEGGAZ, Auteur . - 2006 . - 77p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Reconnaissance des Formes - Intelligence Artificielle Mots-clés : Algorithmes évolutionnaires , alogorithme génétique multi populations , classification phonétique , la sélection clonale , l’évolution différentieelle , réseaux de neurones Résumé : La recherche d’un algorithme d’optimisation adapté à un probléme donné ne peut se faire dans le ca dre des algorithmes génétiques , il est nécessaire de considérer une classe d’algorithmes plus grandes qui contient tous les algorithmes inspirés des mécanismes génétiques : les algorithmes évolutionnaires , le principal objectif étant d’appréhender les propriétés et les fonctionnalités les plus intéressants de ces algorithmes pour l’apprentissage des réseaux de neurones , l’essentiel des travaux exposés sera élaboré au profit des réseaux de neurones , on introduira les principales caractéristique d’un codage efficace et on développera en particulier les notions d’optimisation Ceci nous permettra de mieux gérer le probléme des minima locaux d’un réseaux MLP en utlisant des techniques plus récentes comme l’évolution différentielle (DE) , et algorithme génétique multi population (MPGA ) , algorithme de la sélection clonale(CSA) Le but du travail est la reconnaissance de la parole sur le corpus d’apprentissage TIMIT pour classifier les phonémes et améliorer la performance d’apprentissage des réseaux MLP en utilisant les différentes techniques évolutionnaires La réalisation de l’hybridation consiste à définir les ddifférentes interfaces neuro-évolutionnaires pour optimiser les poids synaptiques de reseaux de neurones et son architecture L’amélioration des résultats est la meme sur les catégories ( classes ) phonétique , c’est -à dire que l’augmentation de taux de reconnaissance est aussi élevée 62.11% pour NN-DE par rapport aux approches (52.39 %NN-GA ,58.81% NN-ES) et le modèle NN-MPGA arrive à généraliser globalement toutes les catégories phonétique avec un taux égal à 60.11% une nette amélioration de la troisiéme approche(NN-CSA) qui réalise un taux de classification égal à 76.53% Directeur de thèse : BENYETTOU,Abdelkader

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4326	02-08-166	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

Classification des arythmies cardiaques par les chaînes de Markov cachées / Bouchra TRIQUI 

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Classification connexionniste des données structurées / MIHOUBI Miloud 

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classification des trajectoires phonétiques par les modéles stochastique de trajectoires et les machines à vecteurs de supports / Mourtada BENAZZOUZ

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Data mining par les reseaux de neurones / Djamila BENHADDOUCHE

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Developpement et integration d'un workflow base sur BPEL pour l'extension d'une grille orientee services / Dahou sofiane BENDOUKHA 

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ETUDES ET IMLEMENTATION DES ATTRACTEURS CHAOTIQUES EN VUE DE LEURS UTILISATION A LA CRYPTOGRAPHIE / TEHAMI Amel

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Extraction des formes géométriques dans une image satellitale par les contours actifs / Hayet MOURI 

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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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Implémentation d’un agent mobile dans un environnement pair à pair / Siham BOUHOUYA 

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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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