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dc.contributor.authorKHELLAT KIHEL, Badra-
dc.date.accessioned2014-09-15T08:43:04Z-
dc.date.available2014-09-15T08:43:04Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.urihttp://10.1.66.160:8080/handle/123456789/62-
dc.description.abstractL’objectif de ce travail est de présenter une méthode basée sur l’utilisation de plusieurs types des machines avec vecteurs de support en optimisant ses performances par les systèmes immunitaires artificiels pour l’identification des personnes ayant la maladie de parkinson à partir d’un signal de parole. Comme la maladie de parkinson apparait graduellement alors le telemonitoring et les mesures vocales ont un rôle important dans la détection prématurée de cette maladie. En nous inspirant des systèmes immunitaires nous essayons de capturer plusieurs propriétés utiles à la reconnaissance. Les résultats obtenus sont encourageants et montrent une fiabilité de l’approche.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherustoen_US
dc.subjectLa maladie de Parkinsonen_US
dc.subjectMesures de dysphonia,en_US
dc.subjectTraitement de paroleen_US
dc.subjectAlgorithme de sélection clonaleen_US
dc.subjectMachine avec vecteurs de supporten_US
dc.subjecttraitement de signalen_US
dc.titleLa Reconnaissance Automatique de la Maladie de Parkinsonen_US
dc.typeThesisen_US
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