ISBN-13: 9786131592485 / Francuski / Miękka / 2018 / 136 str.
Nous traitons dans ce livre l'extraction de la connaissance A partir des donnA(c)es, en utilisant les arbres de dA(c)cision flous afin d'implA(c)menter un classifieur des pathologies cardiaques. Dans un premier temps nous introduisons des notions de base en A(c)lectrophysiologie du coeur en prA(c)cisant la nature A(c)lectrique du signal ECG et ses diffA(c)rentes ondes (P, Q, R, S et T), nous prA(c)sentons aprA]s la dA(c)finition de quelques pathologies cardiaques contenant des anomalies ciblA(c)es dans notre A(c)tude (les extrasystoles ventriculaires et les blocs de conduction). Ensuite nous prA(c)sentons notre mA(c)thode basA(c)e sur les arbres de dA(c)cision flous (algorithme ID3 de construction de l'arbre) et quelques notions importantes (entropie, et gain d'information). Les rA(c)sultats de nos expA(c)rimentations et leurs interprA(c)tations sont donnA(c)s pour mieux comprendre notre approche et de bien voir l'apport de cette derniA]re dans le domaine cardiologique en particulier.
Nous traitons dans ce livre lextraction de la connaissance à partir des données, en utilisant les arbres de décision flous afin dimplémenter un classifieur des pathologies cardiaques. Dans un premier temps nous introduisons des notions de base en électrophysiologie du cœur en précisant la nature électrique du signal ECG et ses différentes ondes (P, Q, R, S et T), nous présentons après la définition de quelques pathologies cardiaques contenant des anomalies ciblées dans notre étude (les extrasystoles ventriculaires et les blocs de conduction). Ensuite nous présentons notre méthode basée sur les arbres de décision flous (algorithme ID3 de construction de larbre) et quelques notions importantes (entropie, et gain dinformation). Les résultats de nos expérimentations et leurs interprétations sont donnés pour mieux comprendre notre approche et de bien voir lapport de cette dernière dans le domaine cardiologique en particulier.