قسم الإعلام الالي
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Browsing قسم الإعلام الالي by Author "Batouche, Mohamed"
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Item Classification et prédiction en bioinformatique(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Sid, Karima; Batouche, MohamedLa découverte de biomarqueurs est l'un des domaines de recherche en bioinformatique. Quelque soit le type de biomarqueurs génomiques, transcriptomiques, protéomiques ou métabolomiques, le défi principal consiste à développer une méthode robuste et performante pour découvrir ces biomarqueurs à partir d'un grand ensemble de données qui peut contenir des données non pertinentes et redondantes. Pour ce faire, les deux techniques, la sélection de caractéristiques et l'apprentissage supervisé (classification) sont utilisées. Les méthodes existantes présentent des faiblesses au niveau de leur complexité très élevée, l'indépendance au classificateur ainsi que l'instabilité. Dans le but de limiter ces inconvénients, nous proposons, dans ce travail, une nouvelle approche stable pour la découverte de biomarqueurs, l'approche proposée est composée de trois étapes : l'étape de clustering basée sur l'approximation d'une couverture de Markov, l'étape de filtrage et l'étape d'optimisation utilisant trois algorithmes d'optimisation les algorithmes génétiques, l'optimisation par l'essaim particulaire et l'algorithme de la sélection clonale en coopération. Les expérimentations ont montré que notre approche est efficace et qu'elle a la capacité de sélectionner un nombre réduit de gènes tout en conservant des taux d'erreur de classification très faible est une stabilité très satisfaisante. Les performances de l'approche proposée sont mises en évidence à travers une comparaison avec d'autres méthodes de la littérature du domaineItem Cloud computing et securit2(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Fellah, Hadjer; Batouche, MohamedLa méthode traditionnelle de création et d'exécution des applications d'entreprise s'est complexifiée et alourdie. Il y a trop d'éléments variables à acheter, installer, configurer et maintenir, logiciels comme matériels. Sans parler de l'infrastructure qui exige une maintenance constante pour pouvoir fonctionner comme il se doit. Ces charges générales constituent des obstacles à la productivité dans un développement d'applications métiers personnalisées. Les solutions de Cloud Computing sont conçues pour aider les entreprises à résoudre ces problèmes, à réaliser des économies et à simplifier leur structure informatique, en leur permettant de disposer d'applications métiers comme autant de "libre services", à la demande, mutualisés, dématérialisés, contractualisés et évolutifs. Mais, le développement rapide de l'utilisation du Cloud conduit à la publication de plus de services sur celui-ci. Et en raison de la présence de services complexes, un seul service simple ne peut pas satisfaire les exigences fonctionnelles existantes pour de nombreux cas. Alors, pour compléter un service complexe, il est essentiel d'avoir un ensemble de services simples atomiques coopérés les un avec les autres. Par conséquent, il existe un fort besoin d'incorporer une composition de service dans le Cloud, qui est facilitée par l'utilisation des architectures orientées service. Tandis que le nombre de services traités par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la disponibilité des services. En outre, Plusieurs types d'attaques dangereuses affectant la disponibilité des services Cloud qui ne sont pas spécifiques à l'environnement Cloud, mais lancé largement dans les systèmes de Cloud en raison des caractéristiques des systèmes de nuages. L'objectif de ce travail est de proposer une architecture organique pour la sûreté de fonctionnement des processus métiers. L'architecture comprend une ensemble de modules qui contiennent une série de mécanismes de fiabilité liés aux deux entités essentiels dans le Cloud: Les services Web et les machines virtuelles, et sont en mesure de créer une solution de tolérance aux fautes avec des propriétés désirées. Pour y parvenir, nous nous appuyons sur l'idée qu'une solution de tolérance de panne peut être considérée comme une combinaison d'un ensemble d'activités distinctes coordonnés dans une logique spécifique basé sur les événements. Ce système, basé sur l'approche organique, prend des décisions d'une manière autonome et sans une intervention extérieur, et ce, en utilisant des politiques de haut niveau. Son statut sera constamment vérifié et optimisé. En plus, le système s'adapte automatiquement aux conditions changeantesItem Optimisation dynamique par des approches inspirées de la nature(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Daas, Mohamed Skander; Batouche, MohamedCe mémoire traite le problème de l'optimisation dynamique en utilisant des approches inspirées de la nature. Dans un premier temps nous proposerons deux algorithmes DBFO et DABFO basés sur le comportement intelligent des bactéries. Plusieurs techniques ont été utilisées pour adapter l'algorithme de base aux environnements dynamiques. Ces deux versions d'algorithmes ont été ensuite appliquées pour traiter le problème de la poursuite d'objets en utilisant la similarité des histogrammes. Grâce aux techniques appliquées, DABFO rivalise et surpasse même les algorithmes existants basés BFO surtout quand la gravité et la vitesse des changements sont grandes. Dans un second temps nous proposons une approche multi-population (MBFO) basée-BFO, qui utilise des mécanismes d'exclusion et de diversité adaptés aux environnements dynamiques. Bien que les résultats expérimentaux obtenus à traves les études comparatives ne montrent pas dans le cas général la supériorité de notre algorithme proposé (MBFO), mais MBFO obtient de meilleurs résultats dans des environnements caractérisés par une large fréquence de changementItem Résolution de problèmes complexes avec émergence contrôlée et auto-organisation(Université d' Oum El Bouaghi, 2014) Messaoudi, Fatima; Batouche, MohamedLe travail présenté dans ce mémoire décrit une nouvelle approche d'auto-organisation émergente inspirée des colonies des insectes et des animaux pour la segmentation par clustering d'image. Cette approche est une hybridation purement swarm, elle se base sur une population de fourmis artificielles simples capables de s'auto-organiser pour faire émerger une segmentation optimale. Le comportement proposé commence par le comportement de tri collectif des fourmis comme proposé initialement par Lumer et Faieta [Lumer, 1994]. Les pixels de l'image sont initialement placés d'une façon aléatoire sur une grille représentant l'environnement des fourmis. Selon une fonction de similarité locale, les fourmis vont déplacer les pixels d'une case à une autre dans le but d'obtenir des classes homogènes et bien séparées. Ce modèle de base est rectifié avec des comportements supplémentaires inspirés de comportement de déplacement collectif des oiseaux et pour contrôler les emplacements prochains relatifs d'une fourmi et le comportement de homing des araignées pour gérer les mouvements des fourmis lorsque des situations conflictuelles surviennent. Pour la possibilité de prévoir l'émergence négative. Cette prévision s'appuie sur l'injection des fourmis préventives qu'offre une meilleure adaptabilité. Notre algorithme est alors basé sur le travail actuel de [Hamdi, 2008] et [Scheidler, 2010]. L'approche proposée, appelée SwarmClust, offert un bon domaine dans lequel à quantifier l'impact de la diversité au niveau macroscopique d'une population. SwarmClust surpasse les méthodes de classification basées fourmis précédentes et résout tous ses inconvénients par l'introduction de techniques d'essaims simples et sans la nécessité de la configuration des paramètres complexes et l'information préalable sur la partition et de la distribution de classes. La méthode testée sur des images réelles a montré son efficacité et sa capacité à extraire un nombre correct de classes avec une partition de bonne qualité en comparaison à l'algorithme classique Kmeans