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Recherche Opérationnelle / M Aidene
Titre : Recherche Opérationnelle : Programmation Linéaire Type de document : texte imprimé Auteurs : M Aidene, Auteur ; B Oukacha, Auteur Editeur : Pages bleues Année de publication : 2007 Collection : Les manuels de l'etudiant Importance : 1 vol. (204 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-9961-734-61-2 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique
MathématiqueMots-clés : Opérationnelle
MathématiqueIndex. décimale : 510 - Mathématique Note de contenu :
Sommaire
1- Introduction à la programmation linéaire
2- Interprétation géométrique et résolution graphique des programmes linéaires
3- Méthode du simplexe
4- Dualité
5- Problème de transportCôte titre : Fs/23089 Recherche Opérationnelle : Programmation Linéaire [texte imprimé] / M Aidene, Auteur ; B Oukacha, Auteur . - [S.l.] : Pages bleues, 2007 . - 1 vol. (204 p.) : ill. ; 24 cm. - (Les manuels de l'etudiant) .
ISBN : 978-9961-734-61-2
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique
MathématiqueMots-clés : Opérationnelle
MathématiqueIndex. décimale : 510 - Mathématique Note de contenu :
Sommaire
1- Introduction à la programmation linéaire
2- Interprétation géométrique et résolution graphique des programmes linéaires
3- Méthode du simplexe
4- Dualité
5- Problème de transportCôte titre : Fs/23089 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/23089 Fs/23089 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleLa recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté / Achacha, Fatima Zohra
Titre : La recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté Type de document : texte imprimé Auteurs : Achacha, Fatima Zohra, Auteur ; Zaimen née Mediani, Chahrazed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (38 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Filtrage collaboratifIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Les systèmes de recommandations sont des systèmes automatiques qui permettent, par des algorithmes, de fournir à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs exigences.
Les systèmes de recommandation sont capables d’estimer l’intérêt d’un utilisateur pour une ressource donnée à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et aux propriétés des ressources. Dans ce mémoire nous avons présenté les phases d’une application sur ce domaine en introduisant les techniques du filtrage collaboratif qui est la méthode la plus importante et la plus utilisée, on calculant des similarités entre items pour la prédiction des notes manquantes à l’aide des similarités et des profils utilisateurs pour faire des recommandation des meilleures notes prédites. Pour le développement de cette application nous avons utilisé le langage Java.Note de contenu : Sommaire
INTRODUCTION GENERALE ...................................................................................... 1
CHAPITRE 01 : LE WEB SOCIAL ........................................................................ 2
1. INTRODUCTION: ..................................................................................................... 2
2. LES RESEAUX SOCIAUX ......................................................................................... 2
2.1. LES RESEAUX HETEROGENES ............................................................................................................... 2
2.2. LES RESEAUX HOMOGENES ...................................................................................... 2
3. LE WEB SOCIAL ........................................................................................................ 3
3.1. LA FACILITE DE CREATION DU CONTENU ....................................................................... 3
BLOGS ................................................................................................................ 3
WIKIS ........................................................................................................ 4
SITES DE PARTAGE DE CONTENU ................................................................................... 4
LES AGREGATEURS D’ACTUALITES ................................................................................ 4
LES SITES DE FAVORIS SOCIAUX ..................................................................................... 4
FORUMS ........................................................................................................... 4
RESEAUX SOCIAUX ............................................................................................................. 4
DE NOMBREUSE APPLICATIONS POUR SMARTPHONE ............................................ 4
3.2. RECHARGEMENT DES PAGES EN TEMPS REEL ..................................................................... 5
LA PUBLICATION DES ELEMENTS WEB DE PETITE TAILLE ................................................... 5
L’EMERGENCE DU CONTENU EN TANT QUE CONSEQUENCE INDIRECTE D’UNEACTION DU L’UTILISATEUR .................. 5
5. DEVELOPPEMENT HISTORIQUE DU WEB SOCIAL ........................................ 6
5. LE RESEAU TRADITIONNEL ET LE RESEAU SOCIAL EN LIGNE ............... 7
6. CONCLUSION ........................................................................................................... 8
CHAPITRE 02 :LE SYSTEME DE RECOMMANDATION ......................... 9
1. INTRODUCTION ...................................................................................................... 9
2. HISTORIQUE .............................................................................................................. 9
3. DEFINITION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ................................... 10
L’ANALYSE BASEE SUR L’ITEM .................................................................................................. 11
L’ANALYSE BASEE SUR L’UTILISATEUR ............................................................................. 11
4. PRINCIPALES FONCTIONNALITES DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................ 13
5. CLASSIFICATION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ...................... 13
CLASSIFICATON CLASSIQUE........................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [SU ET AL,2009] ................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [RAO AND TALWAR,2008] ..................................................................... 14
6. DIFFERENCE ENTRE SYSTEME DE RECOMMANDATION SR ET MOTEUR DE RECHERCHE MR ................................. 14
MOTEUR DE RECHERCHE .............................................................................................. 14
FONCTIONNEMENT D’UN MOTEUR DE RECHERCHE ................................................................................ 15
MOTEUR DE RECOMMANDATION ..................................................................................... 15
7. MOTEURS DE RECOMMANDATION ................................................................. 15
7.1. GOOGLE .............................................................................................. 15
7.2. AMAZON ............................................................................................ 16
7.3. PIGDATA .......................................................................................... 17
7.4. NUUKIK ................................................................................................. 17
7.5. EZAKO .............................................................................................. 18
7.6. FROSMO ............................................................................................. 18
7.7. TARGET2SELL .................................................................................... 19
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 20
CHAPITRE 03 : TECHNIQUE DE RECOMMANDATION ...................... 21
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 21
2. LE FILTRAGE BASE SUR LE CONTENU .......................................................... 21
2.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE CONTENU ........................................ 22
3. LE FILTRAGE COLLABORATIF .......................................................................... 22
4. LE FILTRAGE HYBRIDE....................................................................................... 23
5. FILTRAGE DE MOGRAPHIQUE .......................................................................... 23
5.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE FILTRAGE DEMOGRAPHIQUE......... 24
6. FILTRAGE BASE CONNAISSANCES ................................................................... 24
6.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES CONNAISSANCES ....................................... 26
7. AVANTAGES ET INCONVENIENTS DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................. 26
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 28
CHAPITRE 04 : IMPLEMENTATION .............................................................. 30
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 30
2. CONTEXTE ............................................................................................................. 30
3. FILTRAGE COLLABORATIF ................................................................................. 30
3.1. COEFFICIENT DE CORRELATION DE PEARSON ................................................................................... 31
4. L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT ET LES CHOIX TECHNIQUES .............................................. 32
4.1. LANGAGES UTILISES .................................................................... 32
4.1.1. Java 32
4.1.2. JSP .......................................................... 33
2.2. LES LOGICIELS .......................................................................................... 33
2.2.1. Système d’exploitation ........................................................................... 33
2.2.2. WampServer .................................................................................. 33
2.2.4. TomCat ......................................................................................... 33
2.2.4. Eclipse ........................................................................................ 34
5. CONCEPTION ......................................................................................................... 34
6. IMPLEMENTATION .............................................................................................. 35
7. CONCLUSION ......................................................................................................... 38
CONCLUSION GENERALE ................................................................................. 39
DédicaceCôte titre : MAI/0274 La recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté [texte imprimé] / Achacha, Fatima Zohra, Auteur ; Zaimen née Mediani, Chahrazed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (38 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Filtrage collaboratifIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Les systèmes de recommandations sont des systèmes automatiques qui permettent, par des algorithmes, de fournir à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs exigences.
Les systèmes de recommandation sont capables d’estimer l’intérêt d’un utilisateur pour une ressource donnée à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et aux propriétés des ressources. Dans ce mémoire nous avons présenté les phases d’une application sur ce domaine en introduisant les techniques du filtrage collaboratif qui est la méthode la plus importante et la plus utilisée, on calculant des similarités entre items pour la prédiction des notes manquantes à l’aide des similarités et des profils utilisateurs pour faire des recommandation des meilleures notes prédites. Pour le développement de cette application nous avons utilisé le langage Java.Note de contenu : Sommaire
INTRODUCTION GENERALE ...................................................................................... 1
CHAPITRE 01 : LE WEB SOCIAL ........................................................................ 2
1. INTRODUCTION: ..................................................................................................... 2
2. LES RESEAUX SOCIAUX ......................................................................................... 2
2.1. LES RESEAUX HETEROGENES ............................................................................................................... 2
2.2. LES RESEAUX HOMOGENES ...................................................................................... 2
3. LE WEB SOCIAL ........................................................................................................ 3
3.1. LA FACILITE DE CREATION DU CONTENU ....................................................................... 3
BLOGS ................................................................................................................ 3
WIKIS ........................................................................................................ 4
SITES DE PARTAGE DE CONTENU ................................................................................... 4
LES AGREGATEURS D’ACTUALITES ................................................................................ 4
LES SITES DE FAVORIS SOCIAUX ..................................................................................... 4
FORUMS ........................................................................................................... 4
RESEAUX SOCIAUX ............................................................................................................. 4
DE NOMBREUSE APPLICATIONS POUR SMARTPHONE ............................................ 4
3.2. RECHARGEMENT DES PAGES EN TEMPS REEL ..................................................................... 5
LA PUBLICATION DES ELEMENTS WEB DE PETITE TAILLE ................................................... 5
L’EMERGENCE DU CONTENU EN TANT QUE CONSEQUENCE INDIRECTE D’UNEACTION DU L’UTILISATEUR .................. 5
5. DEVELOPPEMENT HISTORIQUE DU WEB SOCIAL ........................................ 6
5. LE RESEAU TRADITIONNEL ET LE RESEAU SOCIAL EN LIGNE ............... 7
6. CONCLUSION ........................................................................................................... 8
CHAPITRE 02 :LE SYSTEME DE RECOMMANDATION ......................... 9
1. INTRODUCTION ...................................................................................................... 9
2. HISTORIQUE .............................................................................................................. 9
3. DEFINITION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ................................... 10
L’ANALYSE BASEE SUR L’ITEM .................................................................................................. 11
L’ANALYSE BASEE SUR L’UTILISATEUR ............................................................................. 11
4. PRINCIPALES FONCTIONNALITES DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................ 13
5. CLASSIFICATION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ...................... 13
CLASSIFICATON CLASSIQUE........................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [SU ET AL,2009] ................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [RAO AND TALWAR,2008] ..................................................................... 14
6. DIFFERENCE ENTRE SYSTEME DE RECOMMANDATION SR ET MOTEUR DE RECHERCHE MR ................................. 14
MOTEUR DE RECHERCHE .............................................................................................. 14
FONCTIONNEMENT D’UN MOTEUR DE RECHERCHE ................................................................................ 15
MOTEUR DE RECOMMANDATION ..................................................................................... 15
7. MOTEURS DE RECOMMANDATION ................................................................. 15
7.1. GOOGLE .............................................................................................. 15
7.2. AMAZON ............................................................................................ 16
7.3. PIGDATA .......................................................................................... 17
7.4. NUUKIK ................................................................................................. 17
7.5. EZAKO .............................................................................................. 18
7.6. FROSMO ............................................................................................. 18
7.7. TARGET2SELL .................................................................................... 19
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 20
CHAPITRE 03 : TECHNIQUE DE RECOMMANDATION ...................... 21
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 21
2. LE FILTRAGE BASE SUR LE CONTENU .......................................................... 21
2.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE CONTENU ........................................ 22
3. LE FILTRAGE COLLABORATIF .......................................................................... 22
4. LE FILTRAGE HYBRIDE....................................................................................... 23
5. FILTRAGE DE MOGRAPHIQUE .......................................................................... 23
5.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE FILTRAGE DEMOGRAPHIQUE......... 24
6. FILTRAGE BASE CONNAISSANCES ................................................................... 24
6.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES CONNAISSANCES ....................................... 26
7. AVANTAGES ET INCONVENIENTS DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................. 26
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 28
CHAPITRE 04 : IMPLEMENTATION .............................................................. 30
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 30
2. CONTEXTE ............................................................................................................. 30
3. FILTRAGE COLLABORATIF ................................................................................. 30
3.1. COEFFICIENT DE CORRELATION DE PEARSON ................................................................................... 31
4. L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT ET LES CHOIX TECHNIQUES .............................................. 32
4.1. LANGAGES UTILISES .................................................................... 32
4.1.1. Java 32
4.1.2. JSP .......................................................... 33
2.2. LES LOGICIELS .......................................................................................... 33
2.2.1. Système d’exploitation ........................................................................... 33
2.2.2. WampServer .................................................................................. 33
2.2.4. TomCat ......................................................................................... 33
2.2.4. Eclipse ........................................................................................ 34
5. CONCEPTION ......................................................................................................... 34
6. IMPLEMENTATION .............................................................................................. 35
7. CONCLUSION ......................................................................................................... 38
CONCLUSION GENERALE ................................................................................. 39
DédicaceCôte titre : MAI/0274 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0274 MAI/0274 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : La Reconnaissance de caractères manuscrits par intelligence collective Type de document : texte imprimé Auteurs : NABTI, Salima, Acteur ; Abdellah BOUKERRAM, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2013 Importance : 1 vol (217 f .) Format : 29 cm Catégories : Informatique Mots-clés : Reconnaissance de caractères manuscrits
Intelligence en essaim
Réseaux de neuronesIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : La problématique générale qui oriente nos travaux de cette thèse collectives entre des entités autonomes et à l’émergence au niveau supérieur de l’ensemble d’un système complexe. Cette technique porte sur la manière de diviser un problème entre des entités relativement simples mais capables collective un but commun. Elle s'insère dans la problématique plus vaste de l'Intelligence collective. Cette vision distribuée de problèmes a suscité l’attention croissante des chercheurs pour la qualité de ses applications et ses avantages tels que le parallélisme, la vitesse, flexibilité...etc. L'intelligence en essaim constitue un domaine à part entière de l'intelligence collective. Les travaux décrits dans cette thèseinspirées des comportements collectifs d’oiseaux et d’abeilles pour caractères et plus particulièrement la reconnaissance de chiffres arabes manuscrits et anglaises. Cette thèse présente ainsi réseaux de neurones à savoir le MLP et le RBF. avons essayé de centrer nos efforts sur l’application de nouvelles méthodes de l’intelligence en essaim à savoir PSO, l’algorithme artificielles en leur appliquant en premier lieu en tant que classificateurs statistiques et puis comme optimiseurs de deux types de réseaux de neurones ou encore comme espèces dans un système coopératif co-évolutionnaire. pluieurs classificateurs afin d’améliorer le taux de reconnaissance. approches présentées pour la reconnaissance de caractères résident dans l'aspect de la résolution collective ou la coopération de plusieurs réseaux MLP ou RBF en offrant de bien meilleurs résultats que d’autres approches empldéveloppées ont été étudiées en montrant leur intérêt en termes du taux de reconnaissance.Mots clès : reconnaissance de caractères manuscrits, l’intelligence en essaim,réseaux de neurones. The general problematic that directs our work of this thesis focuses on the collective interactions between autonomous entities and on emergency of a complex system. This technique relates to the manner of dividing a problem between entities relatively simable to self-organize in order to achieve in a collective way a common goal. It forms a part of the vaster problematic of collective Intelligence. This distributed vision caused an increasing attention of researchers for the quality of its applicaparallelism, speed, flexibility... etc. Swarm intelligence constitutes a subintelligence. The work described in this thesis gives place to applications mainly inspired of the collective behaviors of birdrecognition of handwritten Arabcontributions based on two types of neural networks namely MLP and RBF neural networks. Within the framework of distributed vision, we tried to focus our efforts on the application of new “swarm intelligence” methods such as PSO, the bees algorithm and artificial bees colony optimization applying them as statistical classifiers and then as opneural networks or as species in a cooperative coclassifiers combination to improve accuracy. approaches for characters recognition exist icooperation of several MLP or RBF neural networks by offering approaches employed in literature. interest in terms of recognition Key words: handwritten characters recognition, swarm intelligence, evolutionary neural networks.Résumématique générale qui oriente nos travaux de cette thèse s’intéresse aux interactions collectives entre des entités autonomes et à l’émergence au niveau supérieur de l’ensemble d’un système complexe. Cette technique porte sur la manière de diviser un problème entre des entités relativement simples mais capables de s’auto organiser afin d’accomplir d’une façon Elle s'insère dans la problématique plus vaste de l'Intelligence collective. Cette vision distribuée de problèmes a suscité l’attention croissante des chercheurs ses applications et ses avantages tels que le parallélisme, la vitesse, L'intelligence en essaim constitue un domaine à part entière de l'intelligence collective. Les travaux décrits dans cette thèsedonnent lieu à des applications principinspirées des comportements collectifs d’oiseaux et d’abeilles pour la reconnaissance de caractères et plus particulièrement la reconnaissance de chiffres arabes manuscrits et Cette thèse présente ainsi quatre contributions principales à base de deux types de réseaux de neurones à savoir le MLP et le RBF. Dans le cadre de la pensée distribuée, nous avons essayé de centrer nos efforts sur l’application de nouvelles méthodes de l’intelligence en essaim à savoir PSO, l’algorithme des abeilles et l’optimisation par colonies d’abeilles artificielles en leur appliquant en premier lieu en tant que classificateurs statistiques et puis comme optimiseurs de deux types de réseaux de neurones ou encore comme espèces dans un évolutionnaire. En outre, nous avons employé la combinaison de pluieurs classificateurs afin d’améliorer le taux de reconnaissance. L'intérêt et l'originalité des approches présentées pour la reconnaissance de caractères résident dans l'aspect de la résolution collective ou la coopération de plusieurs réseaux MLP ou RBF en offrant de bien meilleurs résultats que d’autres approches employées dans la littérature. développées ont été étudiées en montrant leur intérêt en termes du taux de reconnaissance. Note de contenu :
TABLE DES MATIERES:
1-Introduction générales
2-La reconnaissance de caractères manuscrits
3-La segmentation de caractères manuscrits
4-L'extraction des attributs caractéristiques
5-La classification
6-La combinaison de classification
7-L'intelligence collective et l'intelligence en essaim
8-Les réseaux de neurones
9-Les réseaux de neurones évolutionnaires
10-La reconnaissance de caractères par des classificateurs statistiques basés sur l'intelligence en essaim
11-Une approche coopérative coevolutionaire pour la reconnaissance de caractères manuscrits
12-La reconnaissance de caractères manuscrits à base MLP et l'intelligence en essaimCôte titre : DI/0012-0013 En ligne : http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/bitstream/123456789/39/1/S.Nebti.pdf La Reconnaissance de caractères manuscrits par intelligence collective [texte imprimé] / NABTI, Salima, Acteur ; Abdellah BOUKERRAM, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2013 . - 1 vol (217 f .) ; 29 cm.
Catégories : Informatique Mots-clés : Reconnaissance de caractères manuscrits
Intelligence en essaim
Réseaux de neuronesIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : La problématique générale qui oriente nos travaux de cette thèse collectives entre des entités autonomes et à l’émergence au niveau supérieur de l’ensemble d’un système complexe. Cette technique porte sur la manière de diviser un problème entre des entités relativement simples mais capables collective un but commun. Elle s'insère dans la problématique plus vaste de l'Intelligence collective. Cette vision distribuée de problèmes a suscité l’attention croissante des chercheurs pour la qualité de ses applications et ses avantages tels que le parallélisme, la vitesse, flexibilité...etc. L'intelligence en essaim constitue un domaine à part entière de l'intelligence collective. Les travaux décrits dans cette thèseinspirées des comportements collectifs d’oiseaux et d’abeilles pour caractères et plus particulièrement la reconnaissance de chiffres arabes manuscrits et anglaises. Cette thèse présente ainsi réseaux de neurones à savoir le MLP et le RBF. avons essayé de centrer nos efforts sur l’application de nouvelles méthodes de l’intelligence en essaim à savoir PSO, l’algorithme artificielles en leur appliquant en premier lieu en tant que classificateurs statistiques et puis comme optimiseurs de deux types de réseaux de neurones ou encore comme espèces dans un système coopératif co-évolutionnaire. pluieurs classificateurs afin d’améliorer le taux de reconnaissance. approches présentées pour la reconnaissance de caractères résident dans l'aspect de la résolution collective ou la coopération de plusieurs réseaux MLP ou RBF en offrant de bien meilleurs résultats que d’autres approches empldéveloppées ont été étudiées en montrant leur intérêt en termes du taux de reconnaissance.Mots clès : reconnaissance de caractères manuscrits, l’intelligence en essaim,réseaux de neurones. The general problematic that directs our work of this thesis focuses on the collective interactions between autonomous entities and on emergency of a complex system. This technique relates to the manner of dividing a problem between entities relatively simable to self-organize in order to achieve in a collective way a common goal. It forms a part of the vaster problematic of collective Intelligence. This distributed vision caused an increasing attention of researchers for the quality of its applicaparallelism, speed, flexibility... etc. Swarm intelligence constitutes a subintelligence. The work described in this thesis gives place to applications mainly inspired of the collective behaviors of birdrecognition of handwritten Arabcontributions based on two types of neural networks namely MLP and RBF neural networks. Within the framework of distributed vision, we tried to focus our efforts on the application of new “swarm intelligence” methods such as PSO, the bees algorithm and artificial bees colony optimization applying them as statistical classifiers and then as opneural networks or as species in a cooperative coclassifiers combination to improve accuracy. approaches for characters recognition exist icooperation of several MLP or RBF neural networks by offering approaches employed in literature. interest in terms of recognition Key words: handwritten characters recognition, swarm intelligence, evolutionary neural networks.Résumématique générale qui oriente nos travaux de cette thèse s’intéresse aux interactions collectives entre des entités autonomes et à l’émergence au niveau supérieur de l’ensemble d’un système complexe. Cette technique porte sur la manière de diviser un problème entre des entités relativement simples mais capables de s’auto organiser afin d’accomplir d’une façon Elle s'insère dans la problématique plus vaste de l'Intelligence collective. Cette vision distribuée de problèmes a suscité l’attention croissante des chercheurs ses applications et ses avantages tels que le parallélisme, la vitesse, L'intelligence en essaim constitue un domaine à part entière de l'intelligence collective. Les travaux décrits dans cette thèsedonnent lieu à des applications principinspirées des comportements collectifs d’oiseaux et d’abeilles pour la reconnaissance de caractères et plus particulièrement la reconnaissance de chiffres arabes manuscrits et Cette thèse présente ainsi quatre contributions principales à base de deux types de réseaux de neurones à savoir le MLP et le RBF. Dans le cadre de la pensée distribuée, nous avons essayé de centrer nos efforts sur l’application de nouvelles méthodes de l’intelligence en essaim à savoir PSO, l’algorithme des abeilles et l’optimisation par colonies d’abeilles artificielles en leur appliquant en premier lieu en tant que classificateurs statistiques et puis comme optimiseurs de deux types de réseaux de neurones ou encore comme espèces dans un évolutionnaire. En outre, nous avons employé la combinaison de pluieurs classificateurs afin d’améliorer le taux de reconnaissance. L'intérêt et l'originalité des approches présentées pour la reconnaissance de caractères résident dans l'aspect de la résolution collective ou la coopération de plusieurs réseaux MLP ou RBF en offrant de bien meilleurs résultats que d’autres approches employées dans la littérature. développées ont été étudiées en montrant leur intérêt en termes du taux de reconnaissance. Note de contenu :
TABLE DES MATIERES:
1-Introduction générales
2-La reconnaissance de caractères manuscrits
3-La segmentation de caractères manuscrits
4-L'extraction des attributs caractéristiques
5-La classification
6-La combinaison de classification
7-L'intelligence collective et l'intelligence en essaim
8-Les réseaux de neurones
9-Les réseaux de neurones évolutionnaires
10-La reconnaissance de caractères par des classificateurs statistiques basés sur l'intelligence en essaim
11-Une approche coopérative coevolutionaire pour la reconnaissance de caractères manuscrits
12-La reconnaissance de caractères manuscrits à base MLP et l'intelligence en essaimCôte titre : DI/0012-0013 En ligne : http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/bitstream/123456789/39/1/S.Nebti.pdf Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0012 DI/0012-0013 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleDI/0013 DI/0012-0013 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleReconnaissance des formes / Laurence Likforman-Sulem
Titre : Reconnaissance des formes : théorie et pratique sous Matlab ; cours et exercices corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Laurence Likforman-Sulem, Auteur ; Elisa H. Barney Smith, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2013 Collection : Technosup (Paris), ISSN 1275-3955 Importance : 1 vol. (227 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-8067-5 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Reconnaissance des formes (informatique)
MATLAB (logiciel)Index. décimale : 006.4 - Reconnaissance des formes par ordinateur Résumé :
La reconnaissance des formes, au coeur de systèmes qui simulent les activités humaines de perception, de reconnaissance et de compréhension, modélise les processus d'interprétation de signaux, d'images ou de textes. Ses applications phares sont la reconnaissance de la parole, la reconnaissance des visages (et des sourires), la reconnaissance des écritures, ainsi que la détection des spams. Ce livre explore les principes très divers sous-jacents à un système de reconnaissance des formes. Ils sont issus des probabilités, des processus stochastiques, de la programmation dynamique, des réseaux de neurones. L'ouvrage comprend une partie théorique largement illustrée et des exercices accompagnés de leur correction. Lui est associée l'indispensable mise en pratique. A cet effet des exercices à réaliser sur ordinateur sont systématiquement proposés. Ils font appel au langage Matlab qui permet une mise en oeuvre très rapide. Le lecteur, s'il n'est pas déjà familier avec ce langage, trouvera ici une occasion pour acquérir des compétences dans l'utilisation de cet outil scientifique très répandu.Note de contenu :
Sommaire
Avant-propos
1, Introduction
2, Approche bayésienne
3, Approche Markovienne
4, Discrimination paramétrique
5, Analyse en composantes principales et analyse discriminante de Fisher
6, Classification automatique
7, Discrimination non paramétrique : les k-plus proches voisins
8, Réseaux de neurones : du perceptron aux machines de Boltzmann
9, Représentations des formes à base de chaînes
10, Évaluation de systèmes
A, Introduction à Matlab
B, Données pour exercicesCôte titre : Fs/11200-11202,Fs/12055-12056 Reconnaissance des formes : théorie et pratique sous Matlab ; cours et exercices corrigés [texte imprimé] / Laurence Likforman-Sulem, Auteur ; Elisa H. Barney Smith, Auteur . - Paris : Ellipses, 2013 . - 1 vol. (227 p.) : ill., couv. ill. ; 26 cm. - (Technosup (Paris), ISSN 1275-3955) .
ISBN : 978-2-7298-8067-5
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Reconnaissance des formes (informatique)
MATLAB (logiciel)Index. décimale : 006.4 - Reconnaissance des formes par ordinateur Résumé :
La reconnaissance des formes, au coeur de systèmes qui simulent les activités humaines de perception, de reconnaissance et de compréhension, modélise les processus d'interprétation de signaux, d'images ou de textes. Ses applications phares sont la reconnaissance de la parole, la reconnaissance des visages (et des sourires), la reconnaissance des écritures, ainsi que la détection des spams. Ce livre explore les principes très divers sous-jacents à un système de reconnaissance des formes. Ils sont issus des probabilités, des processus stochastiques, de la programmation dynamique, des réseaux de neurones. L'ouvrage comprend une partie théorique largement illustrée et des exercices accompagnés de leur correction. Lui est associée l'indispensable mise en pratique. A cet effet des exercices à réaliser sur ordinateur sont systématiquement proposés. Ils font appel au langage Matlab qui permet une mise en oeuvre très rapide. Le lecteur, s'il n'est pas déjà familier avec ce langage, trouvera ici une occasion pour acquérir des compétences dans l'utilisation de cet outil scientifique très répandu.Note de contenu :
Sommaire
Avant-propos
1, Introduction
2, Approche bayésienne
3, Approche Markovienne
4, Discrimination paramétrique
5, Analyse en composantes principales et analyse discriminante de Fisher
6, Classification automatique
7, Discrimination non paramétrique : les k-plus proches voisins
8, Réseaux de neurones : du perceptron aux machines de Boltzmann
9, Représentations des formes à base de chaînes
10, Évaluation de systèmes
A, Introduction à Matlab
B, Données pour exercicesCôte titre : Fs/11200-11202,Fs/12055-12056 Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/11200 Fs/11200-11202 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/11201 Fs/11200-11202 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/11202 Fs/11200-11202 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/12055 Fs/12055-12056 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/12056 Fs/12055-12056 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleRédigez efficacement vos rapports et thèses : avec Word / Rieu, Jean-François
Titre : Rédigez efficacement vos rapports et thèses : avec Word Type de document : texte imprimé Auteurs : Rieu, Jean-François Mention d'édition : 2e éd. Editeur : ENI Année de publication : 2013 Importance : 1 vol. (389 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-8379-0 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le présent ouvrage s'adresse à toute personne ayant des documents longs à manipuler dans le cadre de son activité personnelle ou professionnelle : étudiant ou professeur concerné par des mémoires ou des thèses, dirigeant d'entreprise, cadre, ou assistante devant créer des rapports ou des guides, écrivain en train de créer son œuvre. Il a pour objectif de vous aider à tirer le meilleur profit du traitement de texte Word dans ses versions 2010 et 2013.
Nous considérerons comme acquises les bases relatives au traitement de texte Word et à la manipulation d'un micro-ordinateur. En revanche, nous vous considérerons comme néophyte en matière de typographie et de normes applicables aux documents longs. La première partie vous fera découvrir les bases de l'imprimerie et de la typographie. Elle se conclut par une réflexion qui vous guidera pour structurer et gérer vos idées, basée sur les fonctionnalités associées de Word (le mode Plan, entre autres).
La seconde partie, vous accompagnera dans l'étape souvent fastidieuse de la saisie de contenu puis de sa mise en forme ; une saisie dans les règles est fondamentale car elle permet de préparer le document pour optimiser sa mise en forme. Dans cette partie nous verrons aussi comment mettre en forme et enrichir votre production, ce qui conditionnera la valorisation de vos idées ! La troisième partie est consacrée à la finalisation de votre œuvre, depuis la relecture jusqu'à la diffusion.
L'ouvrage se termine par un chapitre Truc & astuces qui vous fera bénéficier de l'expérience de ceux qui, avant vous, se sont trouvés confrontés à des besoins et problèmes liés à la gestion des longs documents avec Word. Nous aurons en particulier, un regard sur les fonctionnalités de partage et de travail collaboratif car le besoin de co-créer est aujourd'hui de plus en plus répandu.Note de contenu :
Sommaire
Imprimerie et typographie
Comment structurer de l'information (des idées)
Saisir avec efficacité
Mettre en forme et enrichir
Relire et corriger
Aides à la lecture
Finaliser
Pour quelle diffusion ?
Trucs & astucesCôte titre : Fs/15426-15430 Rédigez efficacement vos rapports et thèses : avec Word [texte imprimé] / Rieu, Jean-François . - 2e éd. . - [S.l.] : ENI, 2013 . - 1 vol. (389 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7460-8379-0
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le présent ouvrage s'adresse à toute personne ayant des documents longs à manipuler dans le cadre de son activité personnelle ou professionnelle : étudiant ou professeur concerné par des mémoires ou des thèses, dirigeant d'entreprise, cadre, ou assistante devant créer des rapports ou des guides, écrivain en train de créer son œuvre. Il a pour objectif de vous aider à tirer le meilleur profit du traitement de texte Word dans ses versions 2010 et 2013.
Nous considérerons comme acquises les bases relatives au traitement de texte Word et à la manipulation d'un micro-ordinateur. En revanche, nous vous considérerons comme néophyte en matière de typographie et de normes applicables aux documents longs. La première partie vous fera découvrir les bases de l'imprimerie et de la typographie. Elle se conclut par une réflexion qui vous guidera pour structurer et gérer vos idées, basée sur les fonctionnalités associées de Word (le mode Plan, entre autres).
La seconde partie, vous accompagnera dans l'étape souvent fastidieuse de la saisie de contenu puis de sa mise en forme ; une saisie dans les règles est fondamentale car elle permet de préparer le document pour optimiser sa mise en forme. Dans cette partie nous verrons aussi comment mettre en forme et enrichir votre production, ce qui conditionnera la valorisation de vos idées ! La troisième partie est consacrée à la finalisation de votre œuvre, depuis la relecture jusqu'à la diffusion.
L'ouvrage se termine par un chapitre Truc & astuces qui vous fera bénéficier de l'expérience de ceux qui, avant vous, se sont trouvés confrontés à des besoins et problèmes liés à la gestion des longs documents avec Word. Nous aurons en particulier, un regard sur les fonctionnalités de partage et de travail collaboratif car le besoin de co-créer est aujourd'hui de plus en plus répandu.Note de contenu :
Sommaire
Imprimerie et typographie
Comment structurer de l'information (des idées)
Saisir avec efficacité
Mettre en forme et enrichir
Relire et corriger
Aides à la lecture
Finaliser
Pour quelle diffusion ?
Trucs & astucesCôte titre : Fs/15426-15430 Exemplaires (5)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/15426 Fs/15426-15430 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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DisponibleFs/15428 Fs/15426-15430 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15429 Fs/15426-15430 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/15430 Fs/15426-15430 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
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