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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/1078
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | BENDIABDELLAH, Mohamed Hakim | - |
dc.date.accessioned | 2012-06-14T14:19:53Z | - |
dc.date.available | 2012-06-14T14:19:53Z | - |
dc.date.issued | 2011-07 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1078 | - |
dc.description.abstract | Le diabète est une affection chronique qui demeure incurable encore aujourd’hui. Elle est la conséquence d’une carence ou d’une mauvaise gestion de l’insuline dans l’organisme, ce qui cause une élévation du taux de sucre dans le sang. En plus le diabète augmente les risques de développer des maladies cardiaques, des maladies rénales, des lésions nerveuses, et peut causer des dommages aux vaisseaux sanguins. L'utilisation de systèmes experts et des techniques d'intelligence artificielle dans le diagnostic des maladies a augmenté progressivement. AIRS (système de reconnaissance immunitaire artificielle) est l'une des méthodes utilisées dans les problèmes de classification médicale. Ce projet de fin d’études présente une approche basée sur le système immunitaire artificiel (SIA) et deux algorithmes de classification : K-plus proches voisins et Naive Bayes (utilisés pour classer les données du diabète de type 2. Les performances obtenue sont très prometteuse . | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | diabète | en_US |
dc.subject | intelligence artificielle | en_US |
dc.subject | SIA | en_US |
dc.subject | système immunitaire artificiel | en_US |
dc.title | Système immunitaire artificiel pour la reconnaissance du diabète | en_US |
dc.type | Working Paper | en_US |
Collection(s) : | Master MID |
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