RIST

Revue d'Information Scientifique et Technique

Reconnaissance hors ligne des chiffres manuscrits isolés par l’approche Neuro-Génétique

Notre travail s’inscrit dans le cadre d’une contribution pour résoudre les problèmes d’apprentissage des classifieurs neuronaux, il vise à intégrer les algorithmes génétiques (AG) dans la phase d’apprentissage du réseau de neurones (NN) en remplaçant totalement l’algorithme classique par une technique stochastique inspirée de la théorie d’évolution. L’apport de la méthode génétique a permet d’améliorer les performances du classifieur neuronale classique avec principalement un taux de reconnaissance de 97.1%.

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Un Outil d’extraction de connaissances à partir des données : DataMiner 1.0

Les organismes accumulent jours une quantité importante de données, qui contiennent des informations utiles et stratégiques .Les mécanismes de Data Minig (DM)exploitent ces données dans le but d’extraire l’information pertinente et appropriées qui dissimulées à l’intérieur de cet article décrit un prototype développé, appelé  » Data Miner 1.0  » qui a deux principes :· L’extraction des dépendances fonctionnelles valides et invalides, utilisées dans les structures de bases de données ou dans le domaine du reverse engineering.· L’extraction des règles et classifications de nouveaux exemples en utilisant les machines d’apprentissage qui sont les arbres de décisions et les réseaux de neurones utilisées dans la prévention d’événements.

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LES RESEAUX DE NEURONES APPLIQUES A LA RECHERCHE DOCUMENTAIRE

Cet article montre l’applicabilité et l’adaptabilité de la théorie des réseaux de neurones au domaine de la théorie des réseaux documentaire. Cette approche permet en particulier de prendre en compte les aspects dynamiques liés à l’évolution du corpus documentaire et à l’amélioration des réponses vis-à-vis des requêtes de l’utilisateur. Nous proposons ainsi des règles d’activation des cellules pour la mise en oeuvre d’un processus d’activation/propagation sur lequel basé la recherche d’information »associative »,ainsi qu’un mécanisme d’apprentissage. Ces deux notions vont permettre de développer des requêtes et la restructuration dynamique de la base d’information.

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