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Résumé
Cet article traite la reconnaissance des caractères artificiels par les systèmes immunitaires artificiels. Nous définissons le système immunitaire biologique, sa simulation artificielle, ses algorithmes d'apprentissage et leur application à la reconnaissance des caractères artificiels. Nous présentons également le système immunitaire artificiel amélioré appliqué au même domaine. En conclusion, nous montrons l'impact de l'amélioration selon les deux critères : le nombre de cellules B générées et le taux de reconnaissance.
Mots clés: Système immunitaire naturel, Système immunitaire artificiel, Antigène, Anticorps, Cellules B mémoire, Reconnaissance des caractères artificiels.
(ProQuest: ... denotes formulae omitted.)
1. Introduction
La reconnaissance des formes est une discipline vaste de l'intelligence artificielle. Elle couvre différents domaines tels que la reconnaissance des visages, les empreintes, la parole, l'écriture ... etc. Ces domaines font appel à plusieurs méthodes et approches telles que les réseaux de neurones, les algorithmes évolutionnaires, les algorithmes génétiques, ...etc. Le système immunitaire artificiel est une autre approche qui peut être appliquée à la reconnaissance des formes [1] [2] [3] [4] [5], mais aussi à la robotique [6], la détection des intrusions dans les réseaux informatiques [7], l'apprentissage machine [8] ... etc. Les fonctions du système immunitaire artificiel s'inspirent du système immunitaire naturel, notamment en ce qui concerne : les cellules responsables de la réponse ainsi que la réponse immunitaire. Ces facteurs peuvent contribuer à la construction d'un système proportionnellement complet destiné à la reconnaissance des formes.
Le présent travail est une application de l'approche immunitaire artificielle dans le cadre de la reconnaissance de l'écriture, et plus précisément les caractères artificiels. L'AIRS (Artificial Immune Recognition System) est une méthode inspirée du système immunitaire biologique orienté reconnaissance des formes proposée par A. Watkins en 2001 [9] à l'université de Mississipi. Une amélioration en a été faite en 2004 par A. Watkins, J. Timmis et L. Boggess [10] en optimisant le nombre de cellules B générées par apprentissage. Le SIA est une méthode d'apprentissage distribué introduite par A. Watkins à l'université de Kent en 2005 [11].
Dans ce papier, nous commençons par une présentation du système immunitaire naturel et les types de réponse immunitaire. La deuxième partie est une représentation d'une simulation artificielle des systèmes immunitaires avec une explication des phases d'apprentissage. Un prototype d'apprentissage a été réalisé en se basant sur...