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dc.contributor.authorTALEB, MOHAMMED HOUSSEYN-
dc.date.accessioned2015-11-15T12:56:34Z-
dc.date.available2015-11-15T12:56:34Z-
dc.date.issued2015-11-15-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/8300-
dc.description.abstractLa radio cognitive a été élaborée en réponse à la pénurie spectrale due à l'augmentation de la demande des usagers, elle définie les nœuds radio cognitive par leurs capacités de s'adapter intelligemment à l'environnement pour atteindre des objectifs précis grâce à des techniques élaborées. Dans ce contexte notre travail vise à améliorer la connectivité et la coopérativité via le Clustering, cela en proposant deux algorithmes basés sur le K-means dans un contexte distribué. Le premier algorithme est appliqué dans une architecture en étoile se servant de la diffusion et la structuration hiérarchique des Clusters. Le second algorithme est appliqué dans une architecture en anneau se servant de l'indice de Davies-Bouldin pour identifier la meilleure formation de Cluster possible.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectRadio cognitive, Clustering, K-means, Davies-Bouldin, JADE.en_US
dc.titleIMPLEMENTATION DU CLUSTERING DANS UN RÉSEAU DE RADIO COGNITIVE EN UTILISANT LA PLATE-FORME JADEen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master RSD

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