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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/5454
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Amari, Houria | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-19T09:00:17Z | - |
dc.date.available | 2020-02-19T09:00:17Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/5454 | - |
dc.description | ill.,Bibliogr. | fr_FR |
dc.description.abstract | Le domaine médical est caractérisé par une incertitude médicale de nature radicale et d'incomplétude d'information. Malgré la réussite des réseaux bayésiens classiques utilisés dans tous les domaines pour modéliser et faire des raisonnements avec les connaissances. Cependant, ils ne fournissent pas une solution dans les situations compliquées où la connaissance est imprécise. Les réseaux bayésiens flous sont les mieux adaptés aux problèmes de l'imprécision. L'objectif de ce travail est de réaliser un système d'aide ou de diagnostic médical basé sur des connaissances incertaines, en utilisant le réseau bayésien flou, nous avons construit notre système à partir de l'apprentissage des structures ct l'apprentissage des paramètres jusqu'à la validation à partir d'un ensemble de données concernant la maladie « foie » qui représente notre cas d'étude. Mots clés : Connaissance incertaine, Imprécisions, Logique floue, Réseaux bayésiens flous, Diagnostic médical. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | Connaissance incertaine | fr_FR |
dc.subject | Imprécisions | fr_FR |
dc.subject | Logique floue | fr_FR |
dc.subject | Réseaux bayésiens flous | fr_FR |
dc.subject | Diagnostic médical | fr_FR |
dc.title | Système d'aide au diagnostic médical en utilisant les réseaux bayésiens flous | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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AMARI HOURIA(Système d'aide au diagnostic.pdf | 29,06 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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