{"id":4367,"date":"2025-01-05T10:23:45","date_gmt":"2025-01-05T09:23:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.univ-mosta.dz\/fsei\/?page_id=4367"},"modified":"2025-01-05T10:33:55","modified_gmt":"2025-01-05T09:33:55","slug":"laboratoire-miasv","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.univ-mosta.dz\/fsei\/laboratoire-miasv\/","title":{"rendered":"Laboratoire\u00a0MIASV"},"content":{"rendered":"\n

Intitul\u00e9 du Laboratoire\u00a0: <\/strong>Math\u00e9matiques pour l\u2019Intelligence Artificielle et Sciences du Vivant
Acronyme du Laboratoire\u00a0:<\/strong>MIASV
Facult\u00e9 ou Institut\u00a0: <\/strong>Facult\u00e9 des Sciences Exactes et de l\u2019Informatique
Etablissement\u00a0: <\/strong>Universit\u00e9 Abdelhamid Ibn Badis de Mostaganem
Adresse \u00e9lectronique\u00a0: <\/strong>LMIASV@univ-mosta.dz
Site web ou URL\u00a0:<\/strong> https:\/\/www.univ-mosta.dz\/fsei\/laboratoire-miasv\/<\/a>

Coordonn\u00e9es : <\/strong>
Tel : +21345366472 fax : +21345366486
Localisation physique :<\/strong> Universit\u00e9 de Mostaganem, Facult\u00e9 des Sciences Exactes et de l\u2019Informatique, Ex-INES) chemin des cr\u00eates, 27000 Mostaganem, Alg\u00e9rie.

Nom & Pr\u00e9nom\u00a0: <\/strong>Belhamiti Omar Grade : Professeur
Responsabilit\u00e9 administrative\u00a0:<\/strong> Directeur du Laboratoire
Adresse Electronique\u00a0:<\/strong> omar.belhamiti@univ-mosta.dz
Nombre Equipes : <\/strong>04 Nbre Chercheurs :18
Nombre Personnel soutien <\/strong>:0

Pr\u00e9sentation du Laboratoire<\/strong>
Notre laboratoire vise \u00e0 fournir des solutions math\u00e9matiques \u00e0 des probl\u00e8mes r\u00e9els, on se focalise sur
deux axes principaux, \u00e0 savoir\u00a0:
\uf0b7 L\u2019intelligence artificielle et l\u2019analyse des donn\u00e9es par les ondelettes\u00a0: L\u2019apprentissage automatique est
fondamental dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle. En se basant sur des approches
math\u00e9matiques telles que l\u2019optimisation, le contr\u00f4le optimal et l\u2019analyse par ondelettes, il permet de
r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de classification, r\u00e9gression, clustering et extraction des caract\u00e9ristiques.
\uf0b7 La mod\u00e9lisation math\u00e9matique et la simulation num\u00e9rique nous permettent de simplifier la complexit\u00e9 des syst\u00e8mes biologiques. On pense que la compr\u00e9hension de la dynamique des syst\u00e8mes est essentielle pour atteindre cet objectif. Dans nos \u00e9tudes, on utilise des techniques issues
des math\u00e9matiques appliqu\u00e9es, telles que la formulation math\u00e9matique des ph\u00e9nom\u00e8nes r\u00e9els et l\u2019analyse quantitatives et qualitatives des syst\u00e8mes dynamiques, l\u2019analyse multi-variables des donn\u00e9es, et le calcul fractionnaire. Ces approches synergiques visent \u00e0 comprendre comment se fait la propagation des \u00e9pid\u00e9mies, entre autres, dans l’espace et dans le temps. \u00c0 long terme, nous pensons qu’une compr\u00e9hension fonctionnelle des processus les plus fondamentaux de ces syst\u00e8mes
biologiques contribuera \u00e0 d\u00e9velopper de nouvelles strat\u00e9gies pour lutter contre des maladies telles que le
diab\u00e8te, l\u2019ob\u00e9sit\u00e9, etc.<\/p>\n\n\n\n

Objectifs de recherche scientifique et de d\u00e9veloppement technologique\u00a0:<\/strong>
\uf0b7 Application de l\u2019apprentissage automatique \u00e0 la vie socio-\u00e9conomique telle que\u00a0: la sant\u00e9 publique, l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision dans le diagnostic m\u00e9dical, la s\u00e9curit\u00e9 publique,
la logistique et autres.
\uf0b7 Conception d\u2019une nouvelle famille d\u2019ondelettes centr\u00e9es et des noyaux d\u2019ondelettes pour l\u2019extraction des donn\u00e9es comme l\u2019ECG.
\uf0b7 D\u00e9velopper des m\u00e9thodes \u00e0 noyaux d\u2019ondelettes \u00e0 base de polyn\u00f4mes orthogonaux pour l\u2019apprentissage automatique, et les probl\u00e8mes de classification concrets comme dans le domaine m\u00e9dical.
\uf0b7 La r\u00e9solution des diff\u00e9rents types d\u2019\u00e9quations diff\u00e9rentielles\u00a0: ordinaires, partielles et fractionnaires en
utilisant la m\u00e9thode des ondelettes avec les polyn\u00f4mes de Jacobi et les matrices op\u00e9rationnelles de d\u00e9rivation et d\u2019int\u00e9gration.
\uf0b7 Application de la m\u00e9thode des ondelettes de Jacobi pour le traitement du signal et de l\u2019image.<\/p>\n\n\n\n

\uf0b7 La combinaison entre l\u2019analyse multi-\u00e9chelle et la th\u00e9orie des multi-ondelettes avec les polyn\u00f4mes orthogonaux pour cr\u00e9er une nouvelle famille de fonctions analysantes, des nouvelles bases ou plus g\u00e9n\u00e9ralement des frames d\u2019ondelettes.
\uf0b7 R\u00e9soudre des probl\u00e8mes de calcul des variations, contr\u00f4le optimal ou des mod\u00e8les math\u00e9matiques r\u00e9els de la science des vivants par la m\u00e9thode des multiondelettes.
\uf0b7 La mod\u00e9lisation math\u00e9matique d\u2019ordre entier et fractionnaire et la simulation num\u00e9rique des maladies infectieuses \u00e9mergentes telles que\u00a0: SRAS, COVID19,
MERS, EBOLA, etc.
\uf0b7 Comprendre comment ces maladies se propagent au sein d\u2019une population dans le temps comme dans
l\u2019espace, et d\u2019autre part\u00a0: pr\u00e9dire les impacts \u00e9pid\u00e9miologiques et \u00e9conomiques de diff\u00e9rentes strat\u00e9gies de pr\u00e9vention (ex\u00a0: vaccination, d\u00e9pistage).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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