Browsing by Author "Encadreur: BEN-NAOUM Farah"

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    Contribution aux Réseaux Sans Fil : Routage à base de l’algorithme MCL pour les Réseaux de Capteurs
    (2021-07-28) TAIEB BRAHIM Mohammed; Encadreur: BEN-NAOUM Farah; Co-Encadreur: BOUKLI HACENE Sofiane
    الملخص (بالعربية) جذبت شبكات الاستشعار اللاسلكية اهتمامًا متزايدًا خلال العقدين الماضيين. تستهدف تطبيقات هذه الشبكات مجموعة واسعًة من المجالات مثل الرعاية الصحية، التحكم الصناعي، المراقبة البيئية و ما إلى ذلك. التحدي الرئيسي لشبكات الاستشعار اللاسلكية هو الموارد المحدودة التي تتطلب إدارة فعالة لاستهلاك الطاقة. تعتبر التغطية أيضا كأحد المؤشرات الهامة لجودة الخدمة. لذلك ، و منه يجب التركيز في تصميم بروتوكولات التوجيه على الفعالية الطاقوية وتغطية الشبكة. في هذه الرسالة، نقترح بروتوكول توجيه هرمي جديد إقتصادي للطاقة، أكثرفعالية من بعض البروتوكولات البارزة ويوفرأحسن تغطية للشبكة من البروتوكول التسلسل الهرمي التجميعي التكيفي منخفض الطاقة. البروتوكول يجمع ما بين خوارزمية ماركوف التجميعية لتكوين المجموعات و إستراتيجية جديدة لاختيار رأس المجموعة بناءً على الموقع والطاقة المتبقية لدى أجهزة الاستشعار. تظهر نتائج المحاكاة أن البروتوكول المقترح أفضل من البروتوكولات الأخرى من حيث إدارة الطاقة و إطالة عمر الشبكة ، كما أنه يحقق تغطية جيدة أفضل من التسلسل الهرمي التجميعي التكيفي منخفض الطاقة Résumé (Anglais) : Wireless sensor networks (WSNs) have attracted increasing attention during the two last decades. Indeed, their applications target a wide range of fields such as healthcare, industrial control, environmental monitoring, etc. The main challenge of WSNs is the limitation of resources requiring efficient management of energy consumption. Coverage is also considered as one of the critical indicators of the quality of service (QoS) of WSNs. Therefore, the design of routing protocols should focus on energy efficiency and network coverage. In this thesis, we propose a novel energy efficient clustering protocol that is more efficient than some prominent routing protocols and offers better coverage of the network than LEACH. The protocol combines the MCL algorithm for cluster formation and a new cluster head selection strategy based on location and residual energy of sensors. Simulation results demonstrate that the proposed protocol is better than other protocols in terms of energy management and extending the lifetime of the network, whereas, it achieves good coverage than LEACH Résumé (Français) : Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) ont suscité une attention particulière au cours des deux dernières décennies. En effet, leurs applications visent un large éventail de domaines tels que la santé, le contrôle industriel, la surveillance de l’environnement, etc. Le principal défi des RCSFs est la limitation des ressources qui nécessite une gestion efficace de la consommation d’énergie. La couverture est également considérée comme l’un des indicateurs critiques de la qualité de service (QoS) des RCSFs. Par conséquent, la conception des protocoles de routage doit se concentrer sur l’efficacité énergétique et la couverture du réseau. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau protocole hiérarchique à basse énergie, plus efficace que certains protocoles de routage connus en littérature et offrant une meilleure couverture du réseau que le protocole LEACH. Le protocole combine l’algorithme MCL pour la formation de clusters et une nouvelle stratégie de sélection des CHs basée sur l’emplacement et l’énergie résiduelle des capteurs. Les résultats de simulation montrent que le protocole proposé est meilleur que certains protocoles existants en termes de gestion de l’énergie et de prolongation de la durée de vie des réseaux, tandis qu’il assure une meilleure couverture que le protocole LEACH.
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    Similarité Sémantique inter ontologies multi-langage
    (2022-07-12) BENAISSA KADDAR Leila; Encadreur: BEN-NAOUM Farah
    Résumé (Anglais) : Abstract:Measuring semantic similarity between terms is a crucial step in information retrieval and integration, as it requires the mapping of semantic content. Although several models have been proposed to measure semantic similarity, these models are not able to effectively quantify the weight of relevant items that affect the semantic similarity judgment process. In this study, we present a new method for measuring semantic similarity between cross-ontologies that consists of hybridizing ontology structure-based approaches such as Wu &Palmer, Rada, Li, and Zargayouna with the weight similarity computed using the WordNet semantic dictionary. The process that we will propose includes four phases (i) Preprocessing: this phase consists in obtaining the relevant terms of the two ontologies selected in the chosen language, to measure their semantic similarity using the TreeTagger lemmatizer. (ii) Computing the similarity measure of Wu &Palmer, Li, Rada and zargayouna. (iii) Computing the proposed hybrid semantic similarity measures of WWP, WLI, WRA and WZY. (iv) in this last phase, we proceed first to the experimentation of our approach by comparing the results obtained in phase (ii) and (iii), by applying it in three languages (English - Arabic and French) and secondly to the evaluation of our approach by using the two methods cohesion and density. Our algorithm applies to various test cases of the Ontology Alignment Evaluation Initiative campaign, (OAEI’2015) and shows encouraging results. Keywords: Ontology, Ontology merging, Semantic similarity, TreeTagger, WordNet. Résumé (Français) : Résumé :La mesure de la similarité sémantique entre les termes est une étape cruciale de la recherche et de l'intégration d'informations, car elle nécessite la mise en correspondance du contenu sémantique. Bien que plusieurs modèles aient été proposés pour mesurer la similarité sémantique, ces modèles ne sont pas en mesure de quantifier efficacement le poids des termes pertinents qui affectent le processus de jugement de la similarité sémantique. Dans cette étude, nous présentons une nouvelle méthode pour mesurer la similarité sémantique inter ontologies, qui consiste à hybrider les approches basées sur la structure des ontologies telles que Wu & Palmer, Rada, Li et Zargayouna avec le poids de la similarité calculé à l'aide du dictionnaire sémantique WordNet. Le processus que nous allons proposer, passe par quatre phases (i)Le prétraitement : cette phase consiste à obtenir les termes pertinents des deux ontologies sélectionnées dans la langue choisie, pour mesurer leur similarité sémantique en utilisant le lemmatiseur TreeTagger. (ii) Calcul de la mesure de similarité de Wu &Palmer, Li, Rada et Zargayouna. (iii) Calcul des mesures proposées de similarités sémantiques hybride de WWP, WLI, WRA et WZY. (iv) Dans cette dernière phase on procède premièrement à l’expérimentation de notre approche en comparant les résultats obtenus de la phase (ii) et (iii), en l’appliquant sur trois langues (Anglais - Arabe et Français) et deuxièmement à l'évaluation de notre approche en utilisant les deux méthodes la cohésion et la densité. Notre algorithme est appliqué sur plusieurs cas de tests de la compagnie OAEI’2015 et a donné des résultats encourageants. Mots-clés : Ontologie, Fusion d'ontologies, Similarité sémantique, TreeTagger, WordNet.