Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5113
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBasli, Nedjlaa-
dc.date.accessioned2023-01-06T13:47:28Z-
dc.date.available2023-01-06T13:47:28Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ghardaia.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5113-
dc.description.abstractGrâce aux développements socio-économiques et aux progrès en sciences médicales,l’espérance de vie a augmenté. Aussi, l’un des défis dans les années futures est la surveillancedes sujets âgés afin de les aider à vivre autonomes chez eux. L’apparition des smart-homes et lesavancés dans les équipements mobiles notamment les capteurs ont permis la collecte de traces surles activités quotidiennes des personnes à domicile. L’analyse de ces données peut informersur l’état de santé des personnes concernées. Il est évident que l’apprentissage supervisé dansce domaine est inapproprié étant donné qu’il exige de se disposer de données annotées dontl’acquisition est onéreuse et couteuse. Dans ce mémoire, nous proposons de découvrir les épisodes réguliers dans ces traces. Bienentendu, l’approche se contente de l’extraction des tops k épisodes afin de réduire l’espace derecherche dont l’exploration exhaustive s’avère, outre peux intéressante, inefficace et couteuseEN_en
dc.publisheruniversité ghardaiaEN_en
dc.subjectFouillée des Données,Fouille de Séquences, Episode Régulier, Flot de Données, Fenêtre glissante.EN_en
dc.titlespectere du la placien sur la sphére SN AVEC LA STRUCTURE d'une variété RiemannienneEN_en
dc.typeThesisEN_en
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
بصلي نجلاء.pdf2.04 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.