dc.contributor.author |
Meghoufel, Maâmar |
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dc.contributor.other |
Belmokhtar, Oumhani, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2020-12-17T07:48:39Z |
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dc.date.available |
2020-12-17T07:48:39Z |
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dc.date.issued |
2012 |
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dc.identifier.other |
M008412 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/556 |
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dc.description |
Mémoire de Magister : Génie Industriel : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La décision est souvent considérée comme le résultat d’un choix comparatif exhaustif entre les diverses solutions possibles.
Malheureusement, de nombreuses études empiriques ont montré les limites de ce modèle.
Le décideur opère dans un environnement de problèmes très complexe et mal structuré.
De plus, il est exposé à une longue liste de biais cognitifs.
L’objectif de ce travail est de proposer une modélisation cognitive.
Dans cette perspective de modélisation, expliquer une décision nous amène d'abord à comprendre l'acte de décision au lieu d'expliquer directement des régularités observées dans des décisions par un modèle formel.
Nous avons proposé un Système Multi-Agents cognitif avec une architecture organisationnelle à base de tableau noir et dont les agents sont modélisés avec les Séparateurs à Vaste Marge que nous avons appliqué au dépistage automatique de la maladie de la scoliose. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Décision Cognitive |
fr_FR |
dc.subject |
Environnement complexe |
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dc.subject |
Modélisation |
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dc.subject |
Système Multi-Agents |
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dc.subject |
Séparateurs à vaste marge |
fr_FR |
dc.title |
Une approche multi-agents à base de SVM pour la modélisation cognitive du processus de prise de décision |
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dc.title.alternative |
application au dépistage automatique de la maladie de la Scoliose |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |