Informatique
Permanent URI for this collection
Collection des mémoires de fin d'étude en Master (Informatique)
Browse
Recent Submissions
1 - 5 of 93
-
ItemElectricity Consumption Prediction System Based On Deep Learning.(Université Chadli Bendjedid El-Tarf, 2026)Abstract Electricity consumption forecasting is essential for improving building energy management, reducing operational costs, and detecting unusual consumption behavior. This project presents a deep learning approach for multi-building electricity forecasting and abnormal consumption increase detection using the Building Data Genome Project 2 dataset. The proposed system uses historical electricity readings, temporal features, weather data, building metadata, lag features, and rolling statistical features to predict future electricity consumption. A Gated Recurrent Unit (GRU) neural network is employed due to its effectiveness in modeling sequential time-series data. Building embeddings are integrated to capture differences between buildings while training a unified forecasting model. The dataset is divided chronologically into training, validation, and testing sets to ensure a realistic forecasting process. Model performance is evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and R-squared (R²). In addition to forecasting, the project implements abnormal consumption detection using rolling baseline analysis and forecast residual analysis. These methods identify sudden increases in electricity usage by comparing actual consumption with historical patterns and model predictions. The results demonstrate the effectiveness of deep learning for multi-building electricity forecasting and abnormal increase detection, providing a practical framework for intelligent energy monitoring and data-driven energy management. Résumé La prévision de la consommation électrique est essentielle pour améliorer la gestion énergétique des bâtiments, réduire les coûts opérationnels et détecter les comportements de consommation inhabituels. Ce projet présente une approche basée sur l’apprentissage profond pour la prévision de la consommation électrique multi-bâtiments et la détection des augmentations anormales de consommation en utilisant le dataset Building Data Genome Project 2. Le système proposé utilise les relevés historiques de consommation électrique, les caractéristiques temporelles, les données météorologiques, les métadonnées des bâtiments, ainsi que les variables de retard et les caractéristiques statistiques glissantes afin de prédire la consommation électrique future. Un réseau de neurones de type Gated Recurrent Unit (GRU) est employé grâce à son efficacité dans la modélisation des séries temporelles séquentielles. Des embeddings spécifiques aux bâtiments sont intégrés pour permettre au modèle de capturer les différences entre les bâtiments tout en entraînant un modèle unique partagé. Le dataset est divisé chronologiquement en ensembles d’entraînement, de validation et de test afin de garantir un scénario de prévision réaliste. Les performances du modèle sont évaluées à l’aide des métriques standards : Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) et le coefficient de détermination (R²). En plus de la prévision, le projet met en oeuvre une détection des consommations anormales à l’aide de l’analyse par baseline glissante et de l’analyse des résidus de prévision. Ces méthodes permettent d’identifier les augmentations soudaines de consommation électrique en comparant la consommation réelle aux comportements historiques et aux prédictions du modèle. Les résultats démontrent l’efficacité de l’apprentissage profond pour la prévision de la consommation électrique multi-bâtiments et la détection des augmentations anormales, offrant ainsi un cadre pratique pour la surveillance intelligente de l’énergie et la prise de décision basée sur les données. ملخص يُعد التنبؤ باستهلاك الكهرباء من المهام الأساسية لتحسين إدارة الطاقة في المباني، وتقليل التكاليف التشغيلية والكشف عن سلوكيات الاستهلاك غير الطبيعية . يقدم هذا المشروع مقاربة تعتمد على التعلم العميق للتنبؤ باستهلاك الكهرباء في عدة مبا ن والكشف عن الزيادات غير الطبيعية في الاستهلاك باستخدام مجموعة بيانات Building Data Genome Project 2. يعتمد النظام المقترح على قراءات استهلاك الكهرباء التاريخية، والخصائص الزمنية، وبيانات الطقس، وبيانات المباني، بالإضافة إلى خصائص التأخير والخصائص الإحصائية المتحركة، من أجل التنبؤ بالاستهلاك الكهربائي المستقبلي . تم استخدام شبكة عصبية من نوع Gated Recurrent Unit (GRU) نظر ا لقدرتها العالية على نمذجة بيانات السلاسل الزمنية المتتابعة . كما تم دمج تمثيلات خاصة بالمباني (Embeddings) لتمكين النموذج من تعلم الفروقات بين المباني مع الحفاظ على نموذج موحد للتنبؤ . وتم تقسيم مجموعة البيانات زمني ا إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار لضمان محاكاة واقعية لعملية التنبؤ . تم تقييم أداء النموذج باستخدام معايير التقييم القياسية، وهي : متوسط الخطأ المطلق (MAE)، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE)، ومتوسط نسبة الخطأ المطلق (MAPE)، ومعامل التحديد (R²). بالإضافة إلى التنبؤ، يقوم المشروع بتنفيذ نظام لاكتشاف الزيادات غير الطبيعية في الاستهلاك باستخدام طريقتين : طريقة خط الأساس المتحرك، وطريقة تحليل بقايا التنبؤ . تساعد هذه الطرق على اكتشاف الارتفاعات المفاجئة في استهلاك الكهرباء من خلال مقارنة الاستهلاك الفعلي بالأنماط التاريخية وتوقعات النموذج . تُظهر نتائج هذا المشروع فعالية التعلم العميق في التنبؤ باستهلاك الكهرباء لعدة مبا ن والكشف عن الزيادات غير الطبيعية، مما يوفر إطار ا عملي ا للمراقبة الذكية للطاق ة ودعم اتخا ذ القرارات المبنية على البيانات في إدارة الطاقة
-
ItemAn Intelligent Security Architecture Based on Deep Q-Learning (DQN) for the Detection and Prevention of Botnet Attacks in IoT Healthcare Devices within an Edge Computing Environment.(Chadli Bendjedid University – El Tarf, 2026)Abstract Securing connected medical infrastructures (IoMT) is a critical challenge given the sensitivity of health data and the direct risks to care continuity. This thesis proposes an intelligent and distributed security architecture, structured according to a three-tier hierarchical topology Edge, Fog, and Cloud for botnet attack detection and prevention in IoMT networks, within an Edge Computing context. The approach is based on Deep Q-Learning (DQN) and systematically compares four algorithmic variants: the standard DQN, Double DQN, Dueling DQN, and DQN with Prioritized Experience Replay (PER). An adaptive medical rules engine, comprising eight expert rules hierarchized by clinical severity, is integrated into the reinforcement learning process to ensure institutional compliance of the agent's decisions.Experimental validation is conducted on the CIC-IoMT-2024 dataset through 28 systematic configurations per variant. Results demonstrate that the Dueling DQN offers the best trade-off with an F1-score of 0.9981, a false positive rate of 1.49%, and a latency of 0.28 ms, fully meeting the Edge layer real-time constraint (≤ 5 ms). All variants exhibit a margin factor exceeding ten relative to this constraint, validating the operational feasibility of deploying lightweight DRL systems on resource-limited nodes. يُعدّتأمينالبنىالتحتيةالطبيةالمتصلة (IoMT) تحدياًبالغالأهمية،نظراًلحساسيةبياناتالصحةوالمخاطرالمباشرةعلىاستمراريةالرعاية. يقترحهذاالمذكرةمعماريةًأمنيةًذكيةًوموزعة،مُهيكَلةوفقطوبولوجياهرميةثلاثيةالمستوياتالحافة (Edge)،والضباب (Fog)،والسحابة (Cloud) لاكتشافهجماتالبوتنتوالحدّمنهافيشبكات IoMT،فيسياقالحوسبةعلىالحافة .يرتكزالنهجالمقترحعلىالتعلمالعميق Q (DQN)،ويُجريمقارنةًمنهجيةًبينأربعنسخخوارزمية: DQN القياسي،وDouble DQN،وDueling DQN،وDQN معإعادةالتشغيلذاتالأولوية (PER). ويُدمجمحركُقواعدطبيةتكيُّفي،مؤلَّفمنثمانيقواعدخبيرةمُرتَّبةوفقالخطورةالسريرية،فيعمليةالتعلمالمعزَّزلضمانامتثالقراراتالوكيلللمعاييرالمؤسسية.جرىالتحققالتجريبيعلىمجموعةالبيانات CIC-IoMT-2024 منخلال 28 تكويناًمنهجياًلكلنسخة. تُظهرالنتائجأن Dueling DQN يُقدّمأفضلتوازنبمعيار F1 يبلغ 0.9981،ومعدلإيجابياتكاذبةيبلغ 1.49%،وزمناستجابةيبلغ 0.28 ملليثانية،معاحترامتاملقيدالوقتالحقيقيلطبقةالحافة (≤ 5 ملليثانية). وتُحققجميعالنسخهامشأمانيتجاوزعشرةأضعافهذاالقيد،ممايُثبتالجدوىالتشغيليةلنشرأنظمة DRL خفيفةعلىعُقدمحدودةالموارد.
-
ItemFacteurs intrinsèques et extrinsèques et le rôle des interactions Emballage/Aliment dans les produits alimentaires.(université chadli ben djedid eltarf, 2020)Le présent travail porte sur la vérification de la résistance hydrolytique de la surface interne des récipients de boissons alimentaires dans le but de contrôler la qualité d’emballage par une méthode internationale appliquée aux industries pharmaceutiques de trois échantillons en PET, échantillon en verre commercial, vendus à l’épicerie et un échantillon en verre de type III à usage pharmaceutique issue des laboratoires INPHA-MédiS utilisé comme référence, les résultats mettent en évidence la non-conformité des deux échantillons nationaux en PET, et la conformité des échantillons : internationale en PET et en verre commercial. The present work concerns the verification of the hydrolytic resistance of internal surface of food drinks containers with the aim of controlling the packaging quality by an international method applied in pharmaceutical industries of three PET samples, commercial glass sample, sold to the grocery store and a type III glass sample for pharmaceutical use from INPHA-MédiS laboratories used as a reference, the results highlight the non-compliance of the two national samples in PET, and the compliance of the samples: international in PET and in commercial glass. يتعلق العمل الحالي بالتحقق من مقاومة التحلل المائي للسطح الداخلي لحاويات المشروبات الغذائية بهدف مراقبة جودة التغليف بواسطة طريقة دولية تُطبق في الصناعات الدوائية على ثلاث عينات من البولي إيثيلين تيريفثاليت (PET)، وعينة زجاج تجارية تباع في محلات البقالة، وعينة زجاج من النوع الثالث للاستخدام الدوائي من مختبرات INPHA-MédiS تُستخدم كمرجع. وتبرز النتائج عدم مطابقة العينتين الوطنيتين المصنوعتين من PET، ومطابقة العينات الدولية المصنوعة من PET والزجاج التجاري.
-
ItemConception et Mise en Place d’un Espace Numérique au Profit de la Communauté Universitaire(université chadli ben djedid eltarf, 2022)Résumé L’université est un lieu catalyseur d’échange d’informations, de collaboration, de co-production du savoir, et d’interactions sociales. De nos jours, elle est soumise à de nouvelles contraintes de quantité, de diversité et de vitesse d’évolution des savoirs. Pour faire face à ces contraintes, la numérisation, devienne incontournable, constitue un concept fédérateur qui doit permettre de promouvoir l’enseignement universitaire en parallèle que les divers services administratifs. Cependant l’université algérienne n’utilise pas encore pleinement les opportunités que leur offrent les technologies de l’information et de la communication. L’université de demain s’invente aujourd’hui. À long terme, ce projet rentre dans le cadre d'une informatisation globale de l’Université Chadli Bendjedid El-Tarf (UCBET), afin d’accroître sa visibilité à l’échelle nationale et internationale et de réaliser un saut qualitatif dans le classement des universités. À court terme, afin de combler le défaut de communication dans la communauté universitaire, de promouvoir la collaboration, et “répandre l’information, le service et le savoir” nous proposons un portail exclusivement dédié aux acteurs (étudiants, enseignants et personnels administratifs). C’est un espace qui doit remplir des fonctions diverses et qui font particulièrement sens à l’université. Ce portail doté d’un système de recommandation propose du contenu et une porte d'entrée commune à un nombre croissant de fonctionnalités et de services numériques offerts par l’université The university is a catalyst for information exchange, collaboration, co-production of knowledge, and social interaction. Nowadays, it is subject to new constraints of quantity, diversity and speed of evolution of knowledge. To cope with these constraints, digitization, which has become unavoidable, is a unifying concept that must promote university education in parallel with the various administrative services. However, the Algerian university does not yet make full use of the opportunities offered by information technology and communication. The University of Tomorrow is invented today. In the long term, this project is part of a comprehensive computerization of the University Chadli Bendjedid El-Tarf (UCBET), to increase its visibility nationally and internationally and to achieve a qualitative leap in the ranking of universities. In the short term, in order to fill the communication gap in the university community, to promote collaboration, and "spread the information, service and knowledge" we propose a portal exclusively dedicated to the actors (students, teachers and administrative staff). It is a space that must fulfill various functions that make particular sense at the university. This portal with a recommendation system offers content and a common entry point to a growing number of features and digital services offered by the university تعد الجامعة محفزًا لتبادل المعلومات، والتعاون، والإنتاج المشترك للمعرفة، والتفاعل الاجتماعي. في الوقت الحاضر، تخضع لقيود جديدة تتعلق بالكمية، والتنوع، وسرعة تطور المعرفة. لمواجهة هذه القيود، أصبح الرقمنة أمراً لا مفر منه، وهي مفهوم موحد يجب أن يعزز التعليم الجامعي بالتوازي مع مختلف الخدمات الإدارية. ومع ذلك، لا تزال الجامعة الجزائرية لا تستفيد بشكل كامل من الفرص التي تقدمها تكنولوجيا المعلومات والاتصال. يتم اختراع جامعة الغد اليوم. على المدى الطويل، يأتي هذا المشروع ضمن رقمنة شاملة لجامعة شاذلي بن جديد الطارف (UCBET)، لزيادة ظهورها على الصعيدين الوطني والدولي ولتحقيق قفزة نوعية في تصنيف الجامعات. على المدى القصير، من أجل سد فجوة الاتصال في المجتمع الجامعي، وتعزيز التعاون، و"نشر المعلومات والخدمات ونقترح بوابة مخصصة حصريًا للجهات الفاعلة (الطلاب والمعلمين والموظفين الإداريين). إنه مساحة يجب أن تؤدي وظائف متعددة تكون ذات معنى خاص في الجامعة. توفر هذه البوابة، المزودة بنظام توصيات، محتوى ونقطة دخول مشتركة لعدد متزايد من الميزات والخدمات الرقمية التي تقدمها الجامعة.
-
ItemDevelopment of a biometric authentication platform using voice recognition.(université chadli ben djedid eltarf, 2022)This work focuses on single-word speech recognition, where the end goal is to accurately recognize a set of predefined words from short audio clips. Single-word speech recognition can be used in voice interfaces for applications with key word detection, which can be useful on mobile and embedded devices. These devices often have strict requirements in terms of computing power and memory, which is recognized in the design of the speech recognition model. To classify samples, we use a Convolutional Neural Network (CNN) with two-dimensional convolutions on the audio waveform. As opposed to more traditional methods where feature-engineering is crucial, we leverage the power of deep learning to learn the feature representation during training. The model achieves an accuracy rate of 0.9633 and 0.9340 accuracy on the validation set, and an error of 0.1274. The results show that the model can predict samples of words it has seen during training with high accuracy, but it somewhat struggles to generalize to words outside of the scope of the training data and extremely noisy samples. تركز هذه الدراسة على التعرف على الكلام المكوّن من كلمة واحدة، حيث الهدف النهائي هو التعرف بدقة على مجموعة من الكلمات المحددة مسبقًا من مقاطع صوتية قصيرة. يمكن استخدام التعرف على الكلام ذو الكلمة الواحدة في واجهات الصوت للتطبيقات التي تتطلب الكشف عن كلمات رئيسية، مما يمكن أن يكون مفيدًا على الأجهزة المحمولة والمضمنة. غالبًا ما تمتلك هذه الأجهزة متطلبات صارمة من حيث القدرة الحاسوبية والذاكرة، وهو ما يتم أخذه في الاعتبار عند تصميم نموذج التعرف على الكلام. لتصنيف العينات، نستخدم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع عمليات تلافيف ثنائية الأبعاد على شكل الموجة الصوتية. على عكس الأساليب التقليدية حيث يكون هندسة الميزات أمرًا بالغ الأهمية، نستفيد من قوة التعلم العميق لتعلّم تمثيل الميزات أثناء التدريب. يحقق النموذج معدل دقة قدره 0.9633 و0.9340 على مجموعة التحقق، وخطأ قدره 0.1274. تُظهر النتائج أن النموذج يمكنه التنبؤ بعينات من الكلمات التي تم رؤيتها أثناء التدريب بدقة عالية، لكنه يواجه بعض الصعوبة فيلتعميم الكلمات خارج نطاق بيانات التدريب والعينات شديدة الضوضاء.