Thèse soutenue

Contribution à l'étude et à la mise en oeuvre d'approches hybrides d'aide au diagnostic : application aux domaines biomédical et industriel

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Auteur / Autrice : Nadia Kanaoui
Direction : Kurosh Madani
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences. Informatique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Paris 12

Résumé

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Le travail de cette thèse est en rapport avec les systèmes d'aide à la décision pour le diagnostic de défaillances, la reconnaissance de forme et la prise de décisions basées sur l'intelligence artificielle utilisant les techniques hybrides, et le "soft computing" impliquant les réseaux de neurones et la logique floue. Le but de ce travail n'est absolument pas de remplacer le spécialiste humain (médecin, expert. . . ) mais de proposer des systèmes d'aide à la décision pour le diagnostic de défaillances avec un certain indice de confiance. Ainsi, l'objectif principal est le développement d'approches hybrides modulaires permettant l'élaboration de tels SAD, destinés à répondre à certains types d'applications (biomédicale et industrielle). Pour cela, une méthodologie globale, basée sur une multiple représentation de la connaissance et une multiple classification, a été proposée exploitant différentes stratégies de représentation et de classification. Les avantages potentiels de cette méthodologie sont : la multiple représentation de la connaissance d'une même source ou de différentes sources d'information (exploitant la richesse de l'information que l'on peut extraire de différentes représentations), la multiple classification (redondance et/ou complémentarité), l'hybridation dans la classification et la prise de décisions basée sur des approches hybrides modulaires afin d'exploiter le caractère complémentaire, et l'exploitation d'un paramètre de confiance dans la prise de décisions afin de proposer un résultat final de diagnostic avec un indice de confiance. De plus, l'aspect modulaire dans cette méthodologie facilitera son adaptation d'un application à une autre.