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approches ensemblistes de classification et sélection des prédicteurs pour la reconnaissance de formes

Type doc. :

Thèses / mémoires

Langue :

Français

Année de soutenance:

2019
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Ces dernières années, les approches d'ensemble de classifieurs (edc) ou les systèmes multi-classifieurs ont attiré l'attention de la communauté de l'apprentissage automatique en tant que technique de classification significative.trois mécanismes fondamentaux régissent la création d'un système multi-classifieurs : la génération d'un ensemble des classifieurs diversifiés, la sélection des classifieurs et finalementla combinaison des sorties des classifieurs sélectionnés. la sélection de classifieurs est une phase fondamentale dans le processus d'optimisation d'un système multi-classifieurs. le travail de recherche présenté dans cette thèse concerne le développement d'approches de construction d'ensemble de classifieurs se basant sur le compromis " diversité-précision.



N° Bulletin Date / Année de parution Titre N° Spécial Sommaire
Cote Localisation Type de Support Type de Prêt Statut Date de Restitution Prévue Réservation
004 CHE TH C1 BIB-Centrale / Thèses interne disponible
Cheriguene, S. & Nabiha, A. (2019). approches ensemblistes de classification et sélection des prédicteurs pour la reconnaissance de formes (Doctorat) . Annaba.