Titre : |
Amélioration des performances des classifieurs à base de méthaeuristiques |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
bekaddour, fatima, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Directeur de thèse |
Année de publication : |
2013-2014 |
Importance : |
168 p. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30 cm. |
Accompagnement : |
cd. |
Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
Mots-clés : |
INFORMATIQUE |
Résumé : |
La performance d’une méthode de classification est d’un grand intérêt pour le choix, la
comparaison et la validation des algorithmes de classification. La lisibilité des résultats et la
réduction du cout d’échec total de la classification sont d’une importance cruciale pour
l’amélioration de la performance des classifieurs. Dans ce mémoire de magister, nous
proposons principalement deux approches de résolution à travers la description d’un modèle
d’optimisation métaheuristique baptisé ProSadm-HBA (ProSadm : Programmation d’un
Système d’Aide au Diagnostic Médical, en conjonction avec la métaheuristique HBA :
Homogeneity Based-Algorithm) et F-HBA ( Fuzzy Homogeneity Based-Algorithm). Nous
avons validé nos résultats expérimentaux sur des bases de données médicales connues : Pima
(Diabètes), TH (Troubles Hépatiques), AP (Appendicite). Les approches développées
permettent de minimiser le nombre total d’échecs de la classification (ProSadm-HBA) tout en
respectant la contrainte d’interprétabilité des classifieurs (F-HBA). Ces contributions peuvent
être d’un grand intérêt pour les experts dans le domaine médical. |
Amélioration des performances des classifieurs à base de méthaeuristiques [texte imprimé] / bekaddour, fatima, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Directeur de thèse . - 2013-2014 . - 168 p. : ill. ; 30 cm. + cd. Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
Mots-clés : |
INFORMATIQUE |
Résumé : |
La performance d’une méthode de classification est d’un grand intérêt pour le choix, la
comparaison et la validation des algorithmes de classification. La lisibilité des résultats et la
réduction du cout d’échec total de la classification sont d’une importance cruciale pour
l’amélioration de la performance des classifieurs. Dans ce mémoire de magister, nous
proposons principalement deux approches de résolution à travers la description d’un modèle
d’optimisation métaheuristique baptisé ProSadm-HBA (ProSadm : Programmation d’un
Système d’Aide au Diagnostic Médical, en conjonction avec la métaheuristique HBA :
Homogeneity Based-Algorithm) et F-HBA ( Fuzzy Homogeneity Based-Algorithm). Nous
avons validé nos résultats expérimentaux sur des bases de données médicales connues : Pima
(Diabètes), TH (Troubles Hépatiques), AP (Appendicite). Les approches développées
permettent de minimiser le nombre total d’échecs de la classification (ProSadm-HBA) tout en
respectant la contrainte d’interprétabilité des classifieurs (F-HBA). Ces contributions peuvent
être d’un grand intérêt pour les experts dans le domaine médical. |
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