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Depuis la fin du siècle dernier, l’informatique a vu une très grande évolution qui a permit de faciliter les tâches à l’homme et qui a donné plus de flexibilité et de simplicité d’utilisation.
Ce degré est atteint par des méthodes et des algorithmes d’apprentissage machine, ce qui va donner une certaine intelligence à cette machine.
Le système immunitaire artificiel est une des approches récentes utilisées dans diverses tâches telles que la reconnaissance des formes.
Il est inspiré du système immunitaire biologique pour ce qui est de l'apprentissage et de la mémorisation comme moyens de résolution de problèmes de classification.
Les simulations des systèmes immunitaires artificiels se basent principalement sur la reconnaissance du motifs, la sélection clonale, la sélection négative et la théorie des réseaux immunitaires.
Dans ce livre, je vous présenterai quelques exemples des systèmes immunitaires artificiels, leurs applications en reconnaissance des formes, ainsi q’une comparaison avec les approches neuronales; et je vous proposerai par la suite une optimisation pour ces types d’algorithmes.
Hiba KHELIL, Enseignante maître assistante à l’Université des Sciences et de le Technologie Mohamed BOUDIAF d’Oran USTMB – Algérie.
Membre du laboratoire de recherche ‘Signal IMage PArole’SIMPA du département d’informatique USTMB.
Inscrite en doctorat science, en collaboration avec les laboratoires SIMPA(Algérie), LORIA(France) et UTIC(Tunis).
Fiche technique