7 research outputs found

    Approche de prédiction par télésurveillance à base de Data Mining

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    Following the technological evolution, in particular the mobile approach, scientific research has been oriented towards the exploitation of these advances for remote predictive decision support. A major interest of researchers has had a great impact in the medical field because of its very positive influence for the care of the patient aimed at its assistance and the reduction of cases of death due to follow-up and the problem of time of treatment. emergency action. This is how telemedicine has become an issue of great importance, it is based on the manipulation and analysis of a large volume of medical data. The aim of this thesis is firstly to exploit a new approach to data analysis, namely Symbiotic Organisms Search (SOS) for Data Mining for data classification, and secondly, to propose improvements to this metaheuristic. This improvement relies on the integration of speed in SOS as a new parameter to explore the search space efficiently and avoiding premature convergence. We also develop a conceptual and practical architecture for applied telemedicine for decision support for the knowledge of the type of breast cancer (benign or malignant). This study allowed us to achieve excellent results and findings in terms of data classification

    Méta-apprentissage des algorithmes génétiques

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    Proposition d'un outil d'aide à la décision multicritÚre sous incertitudes à base de colonies de fourmis : une approche intégrée appliquée à la gestion des risques dans les projets d'ingénierie systÚme.

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    Dans cette thĂšse nous proposons un outil d’aide Ă  la dĂ©cision multicritĂšre qui permet aux dĂ©cideurs de sĂ©lectionner un scĂ©nario optimal dans un graphe de projet qui contient toutes les alternatives de choix de conception et de rĂ©alisation d’un nouveau systĂšme, tout en tenant compte des risques inhĂ©rents aux choix rĂ©alisĂ©s. Le modĂšle du graphe est construit en considĂ©rant toutes les dĂ©cisions collaboratives des diffĂ©rents acteurs impliquĂ©s dans le projet. Cet outil d’aide Ă  la dĂ©cision est basĂ© principalement sur les techniques de l’optimisation combinatoire. En effet, nous avons choisi de travailler avec la mĂ©taheuristique ACO (algorithme d’optimisation par colonies de fourmis) vu sa capacitĂ© Ă  fournir des solutions optimales dans un temps raisonnable. Les objectifs Ă  minimiser sont le coĂ»t global du projet, sa durĂ©e totale de rĂ©alisation et l’incertitude sur ces critĂšres (coĂ»t, durĂ©e). La modĂ©lisation des incertitudes a Ă©tĂ© abordĂ©e suivant deux approches diffĂ©rentes. La premiĂšre approche consiste Ă  modĂ©liser l’incertitude en utilisant des intervalles simples et en la considĂ©rant comme un objectif Ă  part entiĂšre Ă  optimiser avec le coĂ»t et la durĂ©e. Quant Ă  la deuxiĂšme approche, elle permet de modĂ©liser l’incertitude sur les objectifs du projet (coĂ»t, durĂ©e) sous formes de distributions de probabilitĂ©s. L’outil d’optimisation proposĂ© dans la thĂšse fait partie d’un processus intĂ©grĂ© et plus global qui se base sur les standards industriels (processus d’ingĂ©nierie systĂšme et de management de projet) qui sont largement connus et utilisĂ©s dans les entreprises. Ainsi, le travail dĂ©veloppĂ© dans cette thĂšse constitue un vrai guide pour les industriels dans leurs processus de conception et de rĂ©alisation des systĂšmes complexes innovants dans le domaine d’ingĂ©nierie systĂšme

    Optimisation des Systùmes Multimodaux pour l’Identification dans l’Imagerie

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    Parmi les mĂ©dias les plus populaires qui ont pris une place incontournable pour le dĂ©veloppement des systĂšmes de reconnaissances biomĂ©triques en gĂ©nĂ©ral et les systĂšmes de la reconnaissance de visage en particulier on trouve l’Image. L’une des utilisations les plus courantes des images est l’identification/vĂ©rification en biomĂ©trie qui connaĂźt un intĂ©rĂȘt grandissant depuis quelques annĂ©es. L’efficacitĂ© des techniques d’identification en imagerie est aujourd’hui trĂšs fortement liĂ©e Ă  des contraintes fortes imposĂ©es Ă  l’utilisateur. Une voie de recherche actuelle se tourne donc vers la gestion de situations oĂč l’acquisition des donnĂ©es est moins contrainte. Finalement, l’usage d’une seule modalitĂ© est souvent limitĂ© en termes de performance ou de difficultĂ©s d’usage, c’est pourquoi il apparaĂźt intĂ©ressant d’évaluer l’apport de la multi-modalitĂ© dans ce contexte. L’objectif de la thĂšse est de mener un travail pour poursuivre une recherche tournĂ©e Ă  la fois vers les techniques d’optimisation basĂ©es d’une part sur les descripteurs hybrides et les patchs ainsi que leurs techniques de fusions, et d’autre part sur le Deep Learning (Transfer Learning). Nous nous intĂ©ressons plus particuliĂšrement Ă  l’image du visage et nos approches sont validĂ©es sur plusieurs bases de donnĂ©es universelles pour dĂ©fier tous les alĂ©as d’acquisition et d’environnements non contrĂŽlĂ©s

    L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

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    4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

    13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

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    ComitĂ© d’organisation: UniversitĂ© Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins MatiĂšres PilotĂ©e par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “IngĂ©nierie de SystĂšmes BasĂ©es sur les ModĂšles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche OpĂ©rationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des MatiĂšres et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "DonnĂ©es de Masse / Analyse de DonnĂ©es” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des SystĂšmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / DĂ©veloppement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des ChaĂźnes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de DonnĂ©es pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs ClĂ©s de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de DĂ©cision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un SystĂšme Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles AvancĂ©es et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de SantĂ©â€ / ”Health Care Management” Session SP-9 “IngĂ©nierie Organisationnelle et Gestion de la ContinuitĂ© de Service des SystĂšmes de SantĂ© dans l’Ere de la Transformation NumĂ©rique de la SociĂ©tĂ©â€ / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des SystĂšmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’AmĂ©lioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “DĂ©fis pour la Conception des SystĂšmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production AvisĂ©e et DĂ©veloppement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et PrĂ©vision de ChaĂźnes Logistiques RĂ©silientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains
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