| Titre : | Optimisation d’un Classifieur Flou par une Approche Bio-Inspirée |
| Auteurs : | Hamza Rahmouni, Auteur ; Ismail Louafi, Auteur ; Chakir Mokhtari, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02349T |
| Format : | 70p. / couv.ill. / 29cm |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Dans ce projet, nous nous sommes intéressés à la segmentation des images par clustering flou. Pour pousser la précision de séparation entre les classes, nous avons utilisé une approche bio-inspirée pour optimiser un clustering flou basé sur FCM. Nous avons modifié l’algorithme des abeilles pour optimiser FCM. Pour cette fin, nous avons développé un nouvel indice de validité de clustering basé sur la divergence de Kullback-Leibler. Les résultats obtenus sur les différentes images (synthétiques et médicales) montrent les performances de notre proposition. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02349T | INF935 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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