Conception automatique d'un système multi-classifieurs via l'algorithme genetique
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Au début des recherches en reconnaissance des formes, linterêt des développeurs était de concevoir des systèmes de reconnaissance, et de les raf?ner successivement atn daméliorer leurs performances. Récemment, une nouvelle approche propose quon améliore les performances en combinant des résultats issus des différents systèmes moins performants, mais complémentaires pour aboutir à des décisions meilleures. Cette nouvelle approche dite ulti_algorithmes, multi_experts, multi_classi?eurs, fusion ou cooperation de classieurs, devient de plus en plus interessante vue amélioration qu”elle peut apporter à un système de reconnaissance de formes. C'est dans ce cadre que se place notre travail qui présente une méthode de conception automatique d'un système multi_classi?eurs basé combinaison pour la econnaissance des 'pathologies hépatiques. Au départ, nous utilisons un ensemble large de différents classiteurs, tous entraînés par le même ensemble d°apprentissage et le même ensemble de caractéristiques. Panni ces classi?eurs nous cherchons le sous-ensemble manifestant des comportements indépendants et en même temps fournissant une grande performance. A cette ?n, nous utilisons une technique basée sur l”a1gorithme génétique pour sélectionner l°ensemble de classiteurs le plus etcace. De plus, nous proposons d`utiliser une fonction de combinaison qui prend en charge le comportement des classieurs pendant la phase d'apprentissage à savoir la méthode de Bayes
| N° Bulletin | Date / Année de parution | Titre N° Spécial | Sommaire |
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| Cote | Localisation | Type de Support | Type de Prêt | Statut | Date de Restitution Prévue | Réservation |
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| 004 GAS TH 1 | BIB-Centrale / Thèses | interne | disponible |