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Auteur Abdelouahab Moussaoui |
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Hybridization of Deep and Generative Models for Accurate Generation and Classification Chest X-ray Abnormalities / Mohamed Chakib Zaghlaoui
Titre : Hybridization of Deep and Generative Models for Accurate Generation and Classification Chest X-ray Abnormalities Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohamed Chakib Zaghlaoui, Auteur ; Tarek Laouamri ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (66 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Deep learning, generative models
Chest X-ray abnormalities
Classification
Augmentation
Convolutional neural networks
Generative
Adversarial networksIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Medical imaging plays a crucial role in the diagnosis and treatment of various medical conditions. In recent years, deep learning
models have shown remarkable success in automating the analysis
of medical images, particularly in the field of chest X-ray examination. However, the accurate generation and classification of chest
X-ray abnormalities still pose significant challenges.
This master thesis aims to address these challenges by proposing
a novel hybrid approach that combines deep learning and generative
models. The primary objective is to leverage the strengths of both
model types to achieve more accurate and reliable results in the
generation and classification of chest X-ray abnormalities.
The proposed hybrid model architecture consists of a deep convolutional neural network (CNN) as the primary classifier, and a
generative adversarial network (GAN) for generating realistic and
diverse chest X-ray abnormality samples. By training the hybrid
model on a large dataset of labeled chest X-ray images, it learns to
generate synthetic abnormality samples that closely resemble real
abnormalities.
The generated abnormality samples are then used to augment the
original dataset, creating an augmented dataset with increased diversity and representation of abnormalities. This augmented dataset
is then utilized to retrain and fine-tune the deep CNN classifier, enhancing its ability to accurately classify chest X-ray abnormalities.
Experimental evaluations conducted on a comprehensive dataset
of chest X-ray images demonstrate the effectiveness of the proposed
hybrid model. The results indicate significant improvements in both
the generation of realistic abnormality samples and the accuracy
iv
of abnormality classification compared to traditional deep learning
approaches.
In conclusion, the hybridization of deep and generative models
presented in this thesis provides a promising avenue for enhancing the generation and classification of chest X-ray abnormalities.
The ability to generate diverse and realistic abnormality samples,
coupled with improved classification accuracy, can greatly benefit medical professionals in diagnosing and treating patients with
chest-related medical conditions.
Côte titre : MAI/0820
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1aSvvc1K6fCXHxQLUAEct48J0zfamK7xO/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Hybridization of Deep and Generative Models for Accurate Generation and Classification Chest X-ray Abnormalities [texte imprimé] / Mohamed Chakib Zaghlaoui, Auteur ; Tarek Laouamri ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (66 f.) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Deep learning, generative models
Chest X-ray abnormalities
Classification
Augmentation
Convolutional neural networks
Generative
Adversarial networksIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Medical imaging plays a crucial role in the diagnosis and treatment of various medical conditions. In recent years, deep learning
models have shown remarkable success in automating the analysis
of medical images, particularly in the field of chest X-ray examination. However, the accurate generation and classification of chest
X-ray abnormalities still pose significant challenges.
This master thesis aims to address these challenges by proposing
a novel hybrid approach that combines deep learning and generative
models. The primary objective is to leverage the strengths of both
model types to achieve more accurate and reliable results in the
generation and classification of chest X-ray abnormalities.
The proposed hybrid model architecture consists of a deep convolutional neural network (CNN) as the primary classifier, and a
generative adversarial network (GAN) for generating realistic and
diverse chest X-ray abnormality samples. By training the hybrid
model on a large dataset of labeled chest X-ray images, it learns to
generate synthetic abnormality samples that closely resemble real
abnormalities.
The generated abnormality samples are then used to augment the
original dataset, creating an augmented dataset with increased diversity and representation of abnormalities. This augmented dataset
is then utilized to retrain and fine-tune the deep CNN classifier, enhancing its ability to accurately classify chest X-ray abnormalities.
Experimental evaluations conducted on a comprehensive dataset
of chest X-ray images demonstrate the effectiveness of the proposed
hybrid model. The results indicate significant improvements in both
the generation of realistic abnormality samples and the accuracy
iv
of abnormality classification compared to traditional deep learning
approaches.
In conclusion, the hybridization of deep and generative models
presented in this thesis provides a promising avenue for enhancing the generation and classification of chest X-ray abnormalities.
The ability to generate diverse and realistic abnormality samples,
coupled with improved classification accuracy, can greatly benefit medical professionals in diagnosing and treating patients with
chest-related medical conditions.
Côte titre : MAI/0820
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1aSvvc1K6fCXHxQLUAEct48J0zfamK7xO/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0820 MAI/0820 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Machine Learningusing Multi-Objective Evolutionary Algorithms Type de document : texte imprimé Auteurs : Got,Adel, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (101 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ApprentissageAutomatique
RéductiondeDimensionnalitéIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : En général,l’apprentissageautomatiqueconsisteàgérerunegrandequantitéde
données. Laqualitédecesdonnéesinfluencetellementsurlaprécisiondumodéle
d’apprentissagequelquesoitlaperformancedel’algorithmeutilisé.
La sélectiond’attributstenteàoffriràl’algorithmd’apprentissageunensem-
ble dedonnéesbienreprésentéesensupprimantlesattributsnonpertinentset
redondants,etensélectionnantlesattributslesplusinformatrifs.Cetactemène,
principalement, àdiminuerlenombred’attributsetàaméliorerlaprécisiondela
prédiction del’algorithmed’apprentissage.Cependant,laconceptioncontradic-
toireentrenombre/précisionfaitlasélectiond’attributsunproblèmemultiobjec-
tif. Parconséquent,nousproposonsdanscettethèse,deuxalgorithmesévolution-
nairespourrésoudrelesproblèmesd’optimisationmultiobjectifsd’unemanière
générale, etpouraborderleproblèmedesélectiond’attributs.
Dans lapremi`re contribution,nousavonsproposéunnouvelalgorithme
d’optimisation multiobjectifsappeléGPAWOA.L’algorithmeproposéutiliselano-
tion dedominancedeParéto,etilmaintientunrépertoireexternepoursauve-
garderlessolutionsdites”élites”.Deplus,ilutiliselemécanismedeladis-
tance d’encombrementpouravoirdessolutionsbienrépartiesdansl’espacede
recherche.
Dans ladeuxiémecontribution,nousavonsappliquél’algorithmeGPAWOA
pour résoudreleproblèmedelasélectiond’attributs.Pourcela,nousavons
adapté, enpremierlieu,l’algorithmeGPAWOAaveclesproblèmesd’optimisation
combinatoire,puis,nousavonscombinélesapproches”filtrantesetenvelop-
pantes” dansunseulsystèmepourbénéficierdesavantagesdechaquemodèle
afin deminimiserlenombred’attributsetmaximiserlaprécisiondel’algorithme
d’apprentissage.Côte titre : DI/0051 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1mDeGzL9kkYXC3wMbd2rw87bNFcXNuyj4/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Machine Learningusing Multi-Objective Evolutionary Algorithms [texte imprimé] / Got,Adel, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (101 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ApprentissageAutomatique
RéductiondeDimensionnalitéIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : En général,l’apprentissageautomatiqueconsisteàgérerunegrandequantitéde
données. Laqualitédecesdonnéesinfluencetellementsurlaprécisiondumodéle
d’apprentissagequelquesoitlaperformancedel’algorithmeutilisé.
La sélectiond’attributstenteàoffriràl’algorithmd’apprentissageunensem-
ble dedonnéesbienreprésentéesensupprimantlesattributsnonpertinentset
redondants,etensélectionnantlesattributslesplusinformatrifs.Cetactemène,
principalement, àdiminuerlenombred’attributsetàaméliorerlaprécisiondela
prédiction del’algorithmed’apprentissage.Cependant,laconceptioncontradic-
toireentrenombre/précisionfaitlasélectiond’attributsunproblèmemultiobjec-
tif. Parconséquent,nousproposonsdanscettethèse,deuxalgorithmesévolution-
nairespourrésoudrelesproblèmesd’optimisationmultiobjectifsd’unemanière
générale, etpouraborderleproblèmedesélectiond’attributs.
Dans lapremi`re contribution,nousavonsproposéunnouvelalgorithme
d’optimisation multiobjectifsappeléGPAWOA.L’algorithmeproposéutiliselano-
tion dedominancedeParéto,etilmaintientunrépertoireexternepoursauve-
garderlessolutionsdites”élites”.Deplus,ilutiliselemécanismedeladis-
tance d’encombrementpouravoirdessolutionsbienrépartiesdansl’espacede
recherche.
Dans ladeuxiémecontribution,nousavonsappliquél’algorithmeGPAWOA
pour résoudreleproblèmedelasélectiond’attributs.Pourcela,nousavons
adapté, enpremierlieu,l’algorithmeGPAWOAaveclesproblèmesd’optimisation
combinatoire,puis,nousavonscombinélesapproches”filtrantesetenvelop-
pantes” dansunseulsystèmepourbénéficierdesavantagesdechaquemodèle
afin deminimiserlenombred’attributsetmaximiserlaprécisiondel’algorithme
d’apprentissage.Côte titre : DI/0051 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1mDeGzL9kkYXC3wMbd2rw87bNFcXNuyj4/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0051 DI/0051 Thèse Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Multimodal Brain Tumor MRI Image Classification, Detection and Generation. Type de document : texte imprimé Auteurs : Rania Nihal Zedadka, Auteur ; Rihab Kaci ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (119 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage par transfert
Transformateurs de vision
Imagerie médicale
Apprentissage en profondeur
Génération d’images
Classification d’images
Détection d’objets.Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Le cerveau humain, un organe incroyablement complexe, est sensible à diverses
maladies qui peuvent avoir un impact significatif sur la santé d’une personne et
donc sur sa qualité de vie. Parmi ces affections, les tumeurs cérébrales qui seront
abordées dans cette thèse avec leurs différents types. Les tumeurs cérébrales sont des
croissances anormales de cellules dans le cerveau, et elles peuvent provenir de différents
types de tissus cérébraux ou se propager à partir d’autres parties du corps. Certaines
sont malignes tandis que d’autres sont bénignes. Comme les types de tumeurs cérébrales
varient, nous proposons des architectures de réseaux de neurones convolutifs profonds et
des transformateurs de vision pour classer les types de tumeurs (gliome, méningiome,
hypophyse en plus des cas cérébraux sains) il y a plus de types mais nous sommes
allés avec les types les plus dominants. De plus, des approches YoLo ont été proposées
pour la détection d’objets afin d’identifier les zones tumorales du cerveau. Cela serait
très utile pour faciliter le diagnostic.La génération d’images IRM cérébrales est une
excellente solution. Dans cette thèse, nous avons essayé d’utiliser différentes méthodes
de génération pour voir celles qui fonctionnent le mieux.
Ces technologies pourraient aider à résoudre le problème des petits ensembles de données, de la vitesse améliorer la classification et le traitement des maladies traitables et
détecter les zones exactes des tumeurs permettant un traitement précoce =
The human brain, an incredibly intricate organ, is susceptible to various diseases
that can significantly impact a person’s health and thus his life quality. Among
these conditions, brain tumors that will be addressed in this thesis with their
various types. Brain tumors are abnormal growths of cells within the brain, and they can
arise from different types of brain tissue or spread from other parts of the body, Some
are malignant while others are benign. As the brain tumors types vary we propose deep
convolutional neural networks architectures and vision transformers to classify tumor
types (glioma, meningioma, pituitary in addition to sane brain cases) there are more
types but we went with The most dominant types. In addition, YoLo approaches were
proposed for object detection to identify the tumorous ares of the brain. This would be
very useful for facilitating the diagnosis.Generating brain MRI images is a great solution,
in this thesis we tried using various generating methods to see the ones that work best.
These technologies might help solve the problem of small datasets, speed up the classification and treatment of treatable illnesses and detect the exact areas of tumours
allowing for early treatment.
Côte titre : MAI/0808
En ligne : https://drive.google.com/file/d/18xtC4ZMSQA204YW67YXQZTJRaHdH-Bv2/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Multimodal Brain Tumor MRI Image Classification, Detection and Generation. [texte imprimé] / Rania Nihal Zedadka, Auteur ; Rihab Kaci ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (119 f.) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage par transfert
Transformateurs de vision
Imagerie médicale
Apprentissage en profondeur
Génération d’images
Classification d’images
Détection d’objets.Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Le cerveau humain, un organe incroyablement complexe, est sensible à diverses
maladies qui peuvent avoir un impact significatif sur la santé d’une personne et
donc sur sa qualité de vie. Parmi ces affections, les tumeurs cérébrales qui seront
abordées dans cette thèse avec leurs différents types. Les tumeurs cérébrales sont des
croissances anormales de cellules dans le cerveau, et elles peuvent provenir de différents
types de tissus cérébraux ou se propager à partir d’autres parties du corps. Certaines
sont malignes tandis que d’autres sont bénignes. Comme les types de tumeurs cérébrales
varient, nous proposons des architectures de réseaux de neurones convolutifs profonds et
des transformateurs de vision pour classer les types de tumeurs (gliome, méningiome,
hypophyse en plus des cas cérébraux sains) il y a plus de types mais nous sommes
allés avec les types les plus dominants. De plus, des approches YoLo ont été proposées
pour la détection d’objets afin d’identifier les zones tumorales du cerveau. Cela serait
très utile pour faciliter le diagnostic.La génération d’images IRM cérébrales est une
excellente solution. Dans cette thèse, nous avons essayé d’utiliser différentes méthodes
de génération pour voir celles qui fonctionnent le mieux.
Ces technologies pourraient aider à résoudre le problème des petits ensembles de données, de la vitesse améliorer la classification et le traitement des maladies traitables et
détecter les zones exactes des tumeurs permettant un traitement précoce =
The human brain, an incredibly intricate organ, is susceptible to various diseases
that can significantly impact a person’s health and thus his life quality. Among
these conditions, brain tumors that will be addressed in this thesis with their
various types. Brain tumors are abnormal growths of cells within the brain, and they can
arise from different types of brain tissue or spread from other parts of the body, Some
are malignant while others are benign. As the brain tumors types vary we propose deep
convolutional neural networks architectures and vision transformers to classify tumor
types (glioma, meningioma, pituitary in addition to sane brain cases) there are more
types but we went with The most dominant types. In addition, YoLo approaches were
proposed for object detection to identify the tumorous ares of the brain. This would be
very useful for facilitating the diagnosis.Generating brain MRI images is a great solution,
in this thesis we tried using various generating methods to see the ones that work best.
These technologies might help solve the problem of small datasets, speed up the classification and treatment of treatable illnesses and detect the exact areas of tumours
allowing for early treatment.
Côte titre : MAI/0808
En ligne : https://drive.google.com/file/d/18xtC4ZMSQA204YW67YXQZTJRaHdH-Bv2/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0808 MAI/0808 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Multiple Sclerosis Detection From MRI Using Deep Learning Transformer Autoencoders Type de document : texte imprimé Auteurs : Mihad Achheb ; Nahla Oumoussa ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (100 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Deep Learning Multiple Sclerosis Detection Transformer Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0757 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gi8FR9IufNZPPp9VkV63nmiafKbdlwCS/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Multiple Sclerosis Detection From MRI Using Deep Learning Transformer Autoencoders [texte imprimé] / Mihad Achheb ; Nahla Oumoussa ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (100 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Deep Learning Multiple Sclerosis Detection Transformer Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0757 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gi8FR9IufNZPPp9VkV63nmiafKbdlwCS/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0757 MAI/0757 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Optimisation des performances par administration et tuning d’entrepôt de données Type de document : texte imprimé Auteurs : TOUMI, Lyazid, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2015 Importance : 1 vol (134 f .) Format : 29 cm Catégories : Informatique Mots-clés : Entrepôts de données, auto-administration et tuning, conception physique des entrepôts
de données, optimisation, programmation linéaire, fouille de données, fragmentation
horizontale, sélection d’indexes binaires de jointures.Résumé : Résumé :
Cette thèse présente un travail sur l’administration et tuning d’entrepôts de données, précisément
aborde le problème de sélection d’indexes binaires de jointure (PSIJB) et le problème de la
fragmentation horizontale dérivé (PFHD). La thèse propose trois contributions à la recherche, la
première contribution utilise les essaims de particule pour résoudre le PSIJB. La deuxième permet de
modéliser le PSIJB en utilisant la programmation linéaire en nombre entier. Dans la troisième
contribution, nous avons proposé une nouvelle méthodologie pour résoudre le PFHD. Toutes les
approches proposées ont été validées par des tests sous un entrepôt de données utilisant des classes de
problèmes. Ces tests ont montré l’efficacité des approches proposées en terme de temps, de qualité
ainsi que d’exactitudes.
Note de contenu : TABLE OF CONTENTS
Page
List of Tables ix
List of Figures xi
1 Introduction 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Thesis goals and results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Thesis outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Academic publication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
I Backgrounds and state of art 7
2 Data warehouses architecture and design 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Data warehouses architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 The Data Cube . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Data warehouse physical design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.5 Data warehouse tuning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.6 DBMS tuning tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3 Indexes selection problem in data warehouses 17
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2 Indexation techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.1 B-tree index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.2 Projection index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.3 Hash index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.4 Bitmap Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.5 Join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.6 Star join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.7 Bitmap join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.3 Bitmap join indexes selection problem in data warehouses . . . . . . . . . . 22
3.3.1 Problem statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.2 Cost models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.2.1 Data access cost in presence of useful SBJIs (IndexCost) . 24
3.3.2.2 Data access cost in absence of useful SBJIs(JoinCost) . . . 24
3.3.2.3 Size of SBJI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 Background of indexes selection problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.1 Frank et al. approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.2 Choenni’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.3 Gundem’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.4 Golfarelli’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.5 Data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5.1 Mining closed frequent pattern . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5.2 General schema of the data mining approach . . . . . . . . 30
3.4.6 Extended data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4.7 Genetic algorithm based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4 Horizontal partitioning in data warehouses 37
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Horizontal partitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3 Horizontal partitioning example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4 Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.5 Horizontal partitioning advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.5.1 Horizontal Partitioning for databases administration . . . . . . . . . 40
4.5.2 Partitioning for performance optimization . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.5.3 Partitioning for the availability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.6 Horizontal partitioning modes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.6.1 Range partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.6.2 Hach partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.6.3 List partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.6.4 Composite partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.6.5 Multicolumn partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.6.6 Reference partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.6.7 Virtual column partitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.7 Horizontal partitioning problem in data warehouses . . . . . . . . . . . . . . 49
4.7.1 Problem statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.7.2 Cost model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.8 Background of approaches for the horizontal partitioning Problem . . . . . 50
4.8.1 Workload-based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.8.2 Attribute affinity based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.8.3 Cost based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.8.4 Data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.8.5 Constrained cost based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.9 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.10 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
II Contributions 57
5 Particle swarm optimization for solving SBJISP 59
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2 Particle Swarm Optimization (PSO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2.1 The PSO Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.2.2 Binary particle swarm optimization (BPSO) . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.2.3 Inertia weight considerations for BPSO . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3 BPSO for the SBJI selection problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3.1 Query workload parsing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.3.2 Solution coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.3.3 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4.2 Preview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.4.3 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.4.3.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 69
5.4.3.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 72
5.4.3.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 74
5.4.4 Performance Scalability Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.4.4.1 Scalability results for the smaller size problem set CSP. . 76
5.4.4.2 Scalability results for the moderate size problem set CMP. 79
5.4.4.3 Scalability results for the larger size problem set CLP. . . 82
5.4.5 Performance results for the classes CSP, CMP and CLP using Oracle
DBMS cost models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6 Mixed-Integer linear programming for SBJISP 91
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.2 Linear programming definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.2.1 Linear program solution time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.2.2 Mixed Integer Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.3 Mathematical formulation of SBJI selection problem . . . . . . . . . . . . . . 92
6.3.1 SBJISP constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6.3.2 SBJISP objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.2 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.2.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 98
6.4.2.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 98
6.4.2.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 101
6.4.3 Performance Scalability Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
6.4.3.1 Scalability results for the smaller size problem set CSP. . 101
6.4.3.2 Scalability results for the moderate size problem set CMP. 102
6.4.3.3 Scalability results for the larger size problem set CLP. . . 105
6.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7 Efficient methodology for Reference Horizontal partitioning in data warehouses 109
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
7.2 The proposed methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.2.1 Predicates attraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.2.2 Clustering of Predicates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
7.2.3 Determining the number of clusters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
7.2.3.1 Solution coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
7.2.4 Discrete particle swarm optimization for selecting horizontal partitioning schema . . . . . . . . . . . . . 114
7.2.4.1 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3.2 Preview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
7.3.3 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
7.3.3.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 117
7.3.3.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 120
7.3.3.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 122
7.4 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
8 Conclusions 125
8.1 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
8.2 Future research directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Bibliography 127Côte titre : DI/0022 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1qaEXnuqod_wfImnJx2cU1N0-S8Fil2eT/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Optimisation des performances par administration et tuning d’entrepôt de données [texte imprimé] / TOUMI, Lyazid, Auteur ; Abdelouahab Moussaoui, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1 vol (134 f .) ; 29 cm.
Catégories : Informatique Mots-clés : Entrepôts de données, auto-administration et tuning, conception physique des entrepôts
de données, optimisation, programmation linéaire, fouille de données, fragmentation
horizontale, sélection d’indexes binaires de jointures.Résumé : Résumé :
Cette thèse présente un travail sur l’administration et tuning d’entrepôts de données, précisément
aborde le problème de sélection d’indexes binaires de jointure (PSIJB) et le problème de la
fragmentation horizontale dérivé (PFHD). La thèse propose trois contributions à la recherche, la
première contribution utilise les essaims de particule pour résoudre le PSIJB. La deuxième permet de
modéliser le PSIJB en utilisant la programmation linéaire en nombre entier. Dans la troisième
contribution, nous avons proposé une nouvelle méthodologie pour résoudre le PFHD. Toutes les
approches proposées ont été validées par des tests sous un entrepôt de données utilisant des classes de
problèmes. Ces tests ont montré l’efficacité des approches proposées en terme de temps, de qualité
ainsi que d’exactitudes.
Note de contenu : TABLE OF CONTENTS
Page
List of Tables ix
List of Figures xi
1 Introduction 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Thesis goals and results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Thesis outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Academic publication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
I Backgrounds and state of art 7
2 Data warehouses architecture and design 9
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Data warehouses architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3 The Data Cube . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Data warehouse physical design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.5 Data warehouse tuning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.6 DBMS tuning tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.7 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3 Indexes selection problem in data warehouses 17
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.2 Indexation techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.1 B-tree index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.2 Projection index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2.3 Hash index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.4 Bitmap Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.5 Join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.6 Star join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.7 Bitmap join index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.3 Bitmap join indexes selection problem in data warehouses . . . . . . . . . . 22
3.3.1 Problem statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.2 Cost models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3.2.1 Data access cost in presence of useful SBJIs (IndexCost) . 24
3.3.2.2 Data access cost in absence of useful SBJIs(JoinCost) . . . 24
3.3.2.3 Size of SBJI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 Background of indexes selection problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.1 Frank et al. approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.2 Choenni’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.3 Gundem’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.4 Golfarelli’s approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.5 Data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5.1 Mining closed frequent pattern . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4.5.2 General schema of the data mining approach . . . . . . . . 30
3.4.6 Extended data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4.7 Genetic algorithm based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4 Horizontal partitioning in data warehouses 37
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Horizontal partitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.3 Horizontal partitioning example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.4 Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.5 Horizontal partitioning advantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.5.1 Horizontal Partitioning for databases administration . . . . . . . . . 40
4.5.2 Partitioning for performance optimization . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.5.3 Partitioning for the availability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.6 Horizontal partitioning modes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.6.1 Range partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.6.2 Hach partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.6.3 List partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.6.4 Composite partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.6.5 Multicolumn partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
4.6.6 Reference partitioning mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.6.7 Virtual column partitioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.7 Horizontal partitioning problem in data warehouses . . . . . . . . . . . . . . 49
4.7.1 Problem statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.7.2 Cost model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.8 Background of approaches for the horizontal partitioning Problem . . . . . 50
4.8.1 Workload-based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.8.2 Attribute affinity based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.8.3 Cost based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.8.4 Data mining based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.8.5 Constrained cost based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.9 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.10 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
II Contributions 57
5 Particle swarm optimization for solving SBJISP 59
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2 Particle Swarm Optimization (PSO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
5.2.1 The PSO Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.2.2 Binary particle swarm optimization (BPSO) . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.2.3 Inertia weight considerations for BPSO . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3 BPSO for the SBJI selection problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.3.1 Query workload parsing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.3.2 Solution coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.3.3 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4.2 Preview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.4.3 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.4.3.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 69
5.4.3.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 72
5.4.3.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 74
5.4.4 Performance Scalability Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.4.4.1 Scalability results for the smaller size problem set CSP. . 76
5.4.4.2 Scalability results for the moderate size problem set CMP. 79
5.4.4.3 Scalability results for the larger size problem set CLP. . . 82
5.4.5 Performance results for the classes CSP, CMP and CLP using Oracle
DBMS cost models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6 Mixed-Integer linear programming for SBJISP 91
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.2 Linear programming definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6.2.1 Linear program solution time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.2.2 Mixed Integer Programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
6.3 Mathematical formulation of SBJI selection problem . . . . . . . . . . . . . . 92
6.3.1 SBJISP constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6.3.2 SBJISP objective Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.2 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.4.2.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 98
6.4.2.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 98
6.4.2.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 101
6.4.3 Performance Scalability Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
6.4.3.1 Scalability results for the smaller size problem set CSP. . 101
6.4.3.2 Scalability results for the moderate size problem set CMP. 102
6.4.3.3 Scalability results for the larger size problem set CLP. . . 105
6.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7 Efficient methodology for Reference Horizontal partitioning in data warehouses 109
7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
7.2 The proposed methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.2.1 Predicates attraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
7.2.2 Clustering of Predicates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
7.2.3 Determining the number of clusters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
7.2.3.1 Solution coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
7.2.4 Discrete particle swarm optimization for selecting horizontal partitioning schema . . . . . . . . . . . . . 114
7.2.4.1 Fitness function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3.1 Problem instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.3.2 Preview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
7.3.3 Performance Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
7.3.3.1 The smaller size problem set CSP results . . . . . . . . . . 117
7.3.3.2 The moderate size problem set CMP results . . . . . . . . 120
7.3.3.3 The larger size problem set CLP results . . . . . . . . . . . 122
7.4 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
8 Conclusions 125
8.1 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
8.2 Future research directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Bibliography 127Côte titre : DI/0022 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1qaEXnuqod_wfImnJx2cU1N0-S8Fil2eT/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0022 DI/0022 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponiblePlant leaf Disease Classification Using Deep Learning Transformers Driven Bayesian Learning and Regularization. / Soulafa Chouarfa
PermalinkPlant Species Identification Using Siamese Network Architecture and Deep Boltzmann Machine Algorithm / Anes Manallah
PermalinkPermalinkProteomic profiles selection and patients’ cancer classification based on bio-inspired algorithms and deep learning / Ghozlane Hadri
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkTravel and Arrival Time Prediction Based On Historical GPS Data Utilizing Machine Learning / Abdeldjouad Aymen Azzouz
PermalinkVision Transformer Based Deep Learning Models for Plant Disease Detection and Diagnosis / Rayene Amina Boukabouya
Permalink