Browsing by Author "Benoudina ,Lazhar"

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    La recherche d’information dans le web basée sur ontologie
    (FACULTE DES SCIENCE, 2022) Abdelbaki ,Maroua; Mokrane, Imene; Benoudina ,Lazhar
    Le Web sémantique (plus techniquement appelé « le Web de données ») permet aux machines de comprendre la sémantique, la signification de l'information sur le Web. Il étend le réseau des hyperliens entre des pages Web classiques par un réseau de lien entre données structurées permettant ainsi aux agents automatisés d'accéder plus intelligemment aux différentes sources de données contenues sur le Web et , de cette manière , d'effectuer des tâches ( recherche , apprentissage , etc. ) plus précises pour les utilisateurs . Le terme a été inventé par Tim Berners - Lee, Co - inventeur du Web et directeur du W3C, qui supervise l'élaboration des propositions de standards du Web sémantique. La plupart du temps, lorsque l'on prononce le terme de Web sémantique, on parle des différentes technologies qui se cachent derrière. Parmi les plus connues , on peut citer RDF ( Ressource Description Framework ) qui correspond à un modèle d'information , et les formats d'échanges de données en RDF pour communiquer entre différentes applications ( RDF / XML , RDF / JSON , N3 , Turtle , N - Triples et d'autres ) . Dans le domaine du Web sémantique , la sémantique des données est décrite par des ontologies avec des langages prévus pour fournir une description formelle de concepts , termes ou relations d'un domaine quelconque . Ces langages sont RDFS (Ressource Description Framework Schema) et OWL (Web Ontology Language). Il existe aussi des langages de description des données structurées dans du XHTML afin que des outils effectuent un traitement automatique de ces différentes données. Ces langages sont RDFa et Micro format et, nouvellement arrivé avec HTML 5, Microdata ... Ensuite, pour finir avec la liste des technologies, il existe un langage de requête, au même titre que SQL pour les bases de données relationnelles, SPARQL, qui effectue des requêtes mais sur des triplets RDF. Il en existe d'autres (RQL et RDQL), mais ils sont bien moins utilisés.
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    Plateforme multi-agent pour la classification des Signaux ECG
    (Faculté des Sciences, 2022) Ahmed Boutteben ,Maroua; Benoudina ,Lazhar
    L’électrocardiographie est une représentation graphique de l’activité électrique du coeur par enregistrement des variations des ondes électrique de l’activité de polarisation et de dépolarisation ventriculaire et auriculaires du coeur. L’activité cardiaque constitue l’un des plus importants paramètres déterminant l’état d’un sujet. Elle se trad uit par l’apparition de plusieurs ondes sur le tracé de l’électrocardiographe : c’est le signal cardiaque, l’électrocardiogramme ECG. Le signal ECG représente l’activité électrique du coeur et reflète l’état de santé de l’appareil cardiovasculaire. Il contient aussi des informations qui permettent la distinction des maladies cardiovasculaires. Le taux élevé de mortalité dans le monde dû aux problèmes liés au dysfonctionnement de l’appareil cardiaque a poussé les chercheurs à développer des techniques de classification automatique des maladies cardiovasculaires pour un bon diagnostic. Le travail dans ce mémoire présente un ensemble de méthode de classification et de discrimination d’arythmies et d’anomalies cardiaques en utilisant des paramètres pertinents. Les paramètres extraits de la base de données d’arythmies cardiaques MIT-BIH sont utilisés pour mener un ensemble de tests pour évaluer les différents algorithmes proposés pour la classification et la discrimination des arythmies cardiaques. Dans un premier test et dans le but de détecter et classer l’une concerne une arythmie cardiaque appelée L’infarctus du myocarde (IDM) et la deuxième une arythmie cardiaque Fibrillation auriculaire (ACFA) par rapport aux battements normaux, avec « réseau de neurones perceptron multicouche » développé sous environnement MATLAB a été évalué. Finalement, dans un dernier test, le système neuronal multi-agent développé dans le cadre de ce travail a été testé et évalué dans le but de discrimination et de classification d’arythmies. Les résultats obtenus, sont très satisfaisants et encourageants, malgré l’utilisation d’un nombre limité de paramètres pertinents caractérisant le battement cardiaque.