Université Blida 1

Inférence dans les ontologies probabilistes :

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dc.contributor.author Dahmani., Meriem.
dc.contributor.author Deradji., Kahina Afaf.
dc.date.accessioned 2021-11-09T10:00:34Z
dc.date.available 2021-11-09T10:00:34Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12826
dc.description ill.,Bibliogr. fr_FR
dc.description.abstract Le domaine médical est basé sur les diagnostics ou les connaissances incertaines. Malgré le succès indisputable des ontologies les ontologies classiques où ont été largement utilisés pour modéliser et faire des raisonnements avec les connaissances dans plusieurs domaines. Cependant, les ontologies classiques ne fournissent pas un support adéquat pour faire face à la connaissance incertaine. Dans l'autre côté, les ontologies probabilistes jouent un rôle important dans la représentation de l'incertitude. Notre objectif est de concevoir un système de prédiction du diagnostic médical sur des connaissances incertaines en utilisant les ontologies probabilistes, nous appliquons dans ce mémoire la méthodologie UMP-ST qui sert à modéliser une ontologie probabiliste à partir d'une ontologie classique « Liver_Cancer » qui présente notre cas d'étude. Mots clé : ontologie, ontologie probabiliste, OWL, PR-OWL, MEBN, réseaux bayésiens, incertitude. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject ontologie. fr_FR
dc.subject ontologie probabiliste. fr_FR
dc.subject OWL. fr_FR
dc.subject PR-OWL. fr_FR
dc.subject MEBN. fr_FR
dc.subject réseaux bayésiens. fr_FR
dc.subject incertitude. fr_FR
dc.title Inférence dans les ontologies probabilistes : fr_FR
dc.title.alternative étude de cas pour la prédiction du diagnostic médical. fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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