Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/1078
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBENDIABDELLAH, Mohamed Hakim-
dc.date.accessioned2012-06-14T14:19:53Z-
dc.date.available2012-06-14T14:19:53Z-
dc.date.issued2011-07-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1078-
dc.description.abstractLe 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.isofren_US
dc.subjectdiabèteen_US
dc.subjectintelligence artificielleen_US
dc.subjectSIAen_US
dc.subjectsystème immunitaire artificielen_US
dc.titleSystème immunitaire artificiel pour la reconnaissance du diabèteen_US
dc.typeWorking Paperen_US
Collection(s) :Master MID

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
BENDIABDELLAH-Mohamed-Hakim.pdf75,89 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.