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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/4158| Titre: | CLASSIFICATION INTELLIGENTE DES DONNÉES ANESTHÉSIQUES |
| Auteur(s): | BAB-HAMED, Zeyneb Khadidja SIFOU, Wassila |
| Mots-clés: | Anesthésie, RNS, K-NN, ANFIS SVM, BDD (intubation |
| Date de publication: | 20-fév-2014 |
| Résumé: | Dans ce mémoire de Master 2, nous proposons un système de classification intelligent, apportant une aide aux médecins anesthésistes-réanimateurs (MAR), en appliquant quatre classifieurs : - Réseaux de Neurones « RNs », Neuro-Flou « ANFIS », K-Plus Proche Voisins « K-NN » et Machine à Vecteur de Support « SVM » - sur une nouvelle base de données (BDD) anesthésiques collectées localement. Les résultats obtenus prouvent la fiabilité et la cohérence de notre BDD. |
| URI/URL: | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/4158 |
| Collection(s) : | Master en Génie Mécanique |
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