Clustering en utilisant Markov Blanket approximation dans un environnement IoT

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dc.contributor.authorRouag, Nor EL Imane
dc.contributor.authorMalla, Amira
dc.contributor.authorSid, Karima
dc.date.accessioned2023-11-27T21:13:35Z
dc.date.available2023-11-27T21:13:35Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractL’Internet des Objets « IoT » est largement appliqué dans le domaine d’agriculture «Agriculture intelligente » où elle a prouvé son efficacité dans l’amélioration de la qualité et la quantité des produits agricoles en optimisant le coût, le temps et la consommation de l’eau. L’apprentissage automatique peut utiliser en collaboration avec l’IoT pour avoir un système complet intelligent. Le clustering est une méthode d’apprentissage non-supervisé très utilisé lorsqu’on n’a pas les sorties désirées. Dans ce contexte, nous avons proposé une approche pour grouper les données agricoles captées dans un environnement IoT en utilisant l’Approximation d’une couverture de Markov qui se base principalement sur un coefficient nommé le coefficient de corrélation d’information afin d’extraire l’information utile « un groupe d’intérêt ».
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-oeb.dz:4000/handle/123456789/17061
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité d'Oum El Bouaghi
dc.titleClustering en utilisant Markov Blanket approximation dans un environnement IoT
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