Conception d’un Classifieur Foul Utilisant Colonie D’abeille Pour Diagnostic Médical
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Conception d’un Classifieur Foul Utilisant Colonie D’abeille Pour Diagnostic Médical |
SPECIALITE |
MID |
Page de garde:
Sommaire:
Introduction générale
Aide au diagnostic médicale
Introduction
La maladie de Diabète
2.1 Définition
2.2 Facteurs de risque du diabète
2.3 Le diabète dans le Monde :
2.4 Tests pour le diagnostic :
2.5 Classification du diabète :
Conclusion:
2 La Logique Floue et Les méthodes d’optimisation évolutionnaires
S. < :
vi
1 La logique Floue
1.1 Introduction
1.2 Ensembles nets et ensembles flous
1.3 Les types des fonctions d’appartenance
1.4 Variable linguistique:
1.5 Opérations sur les ensembles flous:
1.6 Notion de règle linguistique :
1.7 Les types des SIF:
1.8 Conclusion
2 Structure d’un système flou
2.1 Méthodes d’optimisation évolutionnaires
2.2 Introduction
2.3 Aspect d’Optimisation :
2.4 Algorithmes d’optimisation :
2.4 algorithmes de la colonie d’abeille :
2.5 Conclusion
3 Expérimentations, Résultats et Interprétations
Introduction
Description de la base de données utilisée
2.1 L’intérêt de la base de données :
2.2 Base de données utilisées
3 Le raisonnement flou
4 nie d’abeille :
4.1 les différents paramètres
Apprentissage classificateur flou basé sur l’algorithme de la colo-
Représentation de la solution :
Fonction objective (fitness)
Phase de test et évaluation
les Résultats de l’aproche flou-ABC :
6.1 Résultats obtenus.
Comparaison des résultats avec l’état de l’art
Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Bibliographie
Aide au diagnostic médicale
Introduction
La maladie de Diabète
2.1 Définition
2.2 Facteurs de risque du diabète
2.3 Le diabète dans le Monde :
2.4 Tests pour le diagnostic :
2.5 Classification du diabète :
Conclusion:
2 La Logique Floue et Les méthodes d’optimisation évolutionnaires
S. < :
vi
1 La logique Floue
1.1 Introduction
1.2 Ensembles nets et ensembles flous
1.3 Les types des fonctions d’appartenance
1.4 Variable linguistique:
1.5 Opérations sur les ensembles flous:
1.6 Notion de règle linguistique :
1.7 Les types des SIF:
1.8 Conclusion
2 Structure d’un système flou
2.1 Méthodes d’optimisation évolutionnaires
2.2 Introduction
2.3 Aspect d’Optimisation :
2.4 Algorithmes d’optimisation :
2.4 algorithmes de la colonie d’abeille :
2.5 Conclusion
3 Expérimentations, Résultats et Interprétations
Introduction
Description de la base de données utilisée
2.1 L’intérêt de la base de données :
2.2 Base de données utilisées
3 Le raisonnement flou
4 nie d’abeille :
4.1 les différents paramètres
Apprentissage classificateur flou basé sur l’algorithme de la colo-
Représentation de la solution :
Fonction objective (fitness)
Phase de test et évaluation
les Résultats de l’aproche flou-ABC :
6.1 Résultats obtenus.
Comparaison des résultats avec l’état de l’art
Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Bibliographie
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