Master Memoires
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Item A coordinate approach in intrusion detection systems(2022) M. Bouchareb Abir Nihal M. Hanou SelmaWith the evolution of computer, information and networks, the vulnerability to intrusions has increased. In order to face this phenomenon, several works and researches were born. The main objective of this study is the detection of intrusion to secure a local network by using a network of IDSs based on multi-agent systems and an Open Source IDS, which is the SNORT. In this work we propose a coordinate approach in intrusion detection, that have combined the use of several technologies, among other the development of distributed applications, consultation of a database (JDBC), and intrusion detection systems.Item A coordinate approach in intrusion detection systems(2021) M. Bouchareb Abir Nihal M. Hanou SelmaItem Abderrezeg Norelhouda - Aogab Samah(2021)La carence en acide ascorbique provoque le scorbut, qui se manifeste chez l'adulte par une gingivite accompagnée d'hémorragies à localisations diverses. . ainsi qu'un facteur de isque important pour autre maladies L’acide ascorbique intervient également dans diverses réactions d'oxydoréduction cellulaire. Pour cette raison la détection de ce composé est indispensable . Les techniques électrochimiques offrent l’avantage d’être rapide, sensible et facile à mettre en œuvre En raison de ses propriétés uniques entre les polymères conducteurs, la Polyaniline a attiré L'attention de beaucoup de chercheurs et de nouvelles applications potentielles le composite conducteur de polyaniline/fere a été synthétisé avec succès par une imple procédure chimique. L’analyse FTIR confirme la structure chimique de PANI -Ni. La détection de l'AA a été démontrée à l'aide d’une électrode modifiée a base de polyaniline PANI- Ni. Les études VC ont révélé que le composé a une capacité à réduction de l'AA à un potentiel très faible. Le comportement cathodique de l’AA a été mesuré sur un pic de éduction irréversible à -0 ,67V .Item Acquisition de données des paramètres solaires dans un système photovoltaïque autonome utilisant Esp8286 Wi-Fi.(2023) Boudjellal Mohamed Anis Dr. SAIDIABDELAKADERDurant ces dernières années la conception des systèmes embarqués a connu une évolution remarquable, cette révolution prodigieuse de l'électrique a conduit à la conception des systèmes de commande plus en plus complexes, offrant certaines avantages évidentes en ce qui concerne la commande des systèmes à distance, à partir d un Smartphone, système automatique ...etc. Le but principal de ce travail est la réalisation d'un système embarque autonome. Dans ce travail, nous avons créé un système solaire autonome qui alimente une carte d’acquisition des donner, qui peut mesure les différents paramètres influents sur le panneau solaire, ce système permet d’assuré l’approvisionnement et la continuité de l’énergie aux différents composants électroniques, y compris les capteurs (rayonnement, température et humidité), ainsi le chargement de la batterie pour une utilisation de nuit ou en présence d’ombre. En plus de fournir l’élément important Esp-01 Wi-Fi, Module à faible coût, contient un microcontrôleur ESP8266 de petite taille, et 8Mo de mémoire.Item Adaptive Blood Glucose Control Control: for Type 1 Diabetes(2026) MOKHTARI, KhalilType 1 Diabetes Mellitus (T1DM) results from the autoimmune destruction of pancreatic β-cells, eliminating endogenous insulin secretion and requiring permanent exogenous insulin administration. The Artificial Pancreas System (APS) automates this therapy through a closed-loop algorithm that continuously regulates insulin delivery from glucose sensor measurements. Designing a reliable APS controller is challenging due to the inherent nonlinearity of the glucose–insulin system, significant inter- and intra-patient physiological variability, and continuous meal and activity disturbances. Existing approaches either lack formal stability guarantees, require explicit knowledge of patient parameters, or are computationally prohibitive for embedded implementation. This thesis proposes the application of Simple Adaptive Control (SAC) to blood glucose regulation in T1DM. SAC is a direct Model Reference Adaptive Control strategy that adapts a gain matrix in real time from the measurable output tracking error alone, requiring no plant identifier, no state observer, and no knowledge of the patient’s physiological parameters. The plant is described by the extended four-state Bergman Minimal Model, cast in the nonlinear state-space form x˙ p = Ap(xp)xp + Bpu. Closed-loop stability is established via the Almost Strict Passivity (ASP) framework: a dynamic Parallel Feedforward Compensator renders the augmented plant ASP, and a Lyapunov-based theorem proves uniform boundedness of all closed-loop signals and asymptotic convergence of the tracking error. The controller is validated through three simulation studies covering ten virtual patients with ±30% parameter uncertainty, ten clinical scenarios from normal fasting to critical hyperglycaemia, and a fullday three-meal protocol. Blood glucose is maintained within the safe zone [70, 180] mg/dL in all cases with no hypoglycaemic events, confirming the clinical reliability and computational efficiency of the proposed approach.Item Adsorption de Bleu de Méthylène sur un biomatériau dégradable ( Le Caroube) ele(2018) Daoud abdellatifLa pollution des eaux usées par les colorants est un sérieux problème. Cette pollution peut provoquer des effets nocifs sur l’environnement et par conséquent sur l’être humain. Pour réduire les effets néfastes de ces polluants, plusieurs procédés de traitement des eaux usées, notamment physicochimiques, sont mis en œuvre, en particulier, la technique de l’adsorption. La présent travail consiste à utiliser un nouvel adsorbant naturel biodégradable à base de caroube (collecté dans la région de Khenchela) , pour éliminer un colorant cationique ; le bleu de méthylène . Les essais d’adsorption réalisés ont montré une élimination remarquable dès les 20 premières minutes. L’influence de différents paramètres expérimentaux comme la masse de l’adsorbant, le temps de contact, et la température a été étudiée. Les résultats expérimentaux ont montré que l’adsorption du colorant Bleu de Méthylène sur la poudre de caroube a atteint une quantité maximale d’adsorption de l’ordre de 0,15 mg.g à 25°C . L’étude de l’isotherme a montré que le modèle de Freundlich décrit bien le processus de l’adsorption du Bleu de Méthylène sur la poudre de caroube. 1Item AI-Based Intrusion Detection System Enhanced with Swarm Intelligence(2026) Abd-el-ali; BekhoucheIntrusion Detection Systems (IDS) are essential components of modern network securityinfrastructure. Thisthesispresentsthedesignandimplementationofanintelligent IDS that combines machine learning with swarm intelligence optimization. The system uses Random Forest as the base classifier and Particle Swarm Optimization (PSO) to automatically tune hyperparameters including the number of estimators, tree depth, minimum samples per split, and classification threshold. The system is evaluated on two standard benchmark datasets—NSL-KDD and CICIDS2017—using rigorous evaluation protocols. On NSL-KDD, PSO optimization improved the Detection Rate from 64.52% to 69.09% (+4.57%) while maintaining 96.96% precision. On CICIDS2017 with a stratified 80/20 split, PSO improved the Detection Rate from 93.89%to99.72%(+5.83%)bydiscoveringoptimaltreestructure, classbalancing, and threshold configuration. These results demonstrate the significant practical value of swarm intelligence for automated IDS hyperparameter optimization. Intrusion Detection Systems (IDS) are essential components of modern network securityinfrastructure. Thisthesispresentsthedesignandimplementationofanintelligent IDS that combines machine learning with swarm intelligence optimization. The system uses Random Forest as the base classifier and Particle Swarm Optimization (PSO) to automatically tune hyperparameters including the number of estimators, tree depth, minimum samples per split, and classification threshold. The system is evaluated on two standard benchmark datasets—NSL-KDD and CICIDS2017—using rigorous evaluation protocols. On NSL-KDD, PSO optimization improved the Detection Rate from 64.52% to 69.09% (+4.57%) while maintaining 96.96% precision. On CICIDS2017 with a stratified 80/20 split, PSO improved the Detection Rate from 93.89%to99.72%(+5.83%)bydiscoveringoptimaltreestructure, classbalancing, and threshold configuration. These results demonstrate the significant practical value of swarm intelligence for automated IDS hyperparameter optimization. Keywords: Artificial Intelligence, Intrusion Detection System, Swarm Intelligence, Machine Learning, Cybersecurity, Particle Swarm Optimization, Random ForestItem Air Quality Monitoring and Prediction Application Based on Machine Learning(2026) Meriem ; DJEZZAR; Mounir ; HEMAMAir is one of the most significant elements of the environment. The increasing global air pollution crisis poses an unavoidable threat to human health, environmental sustainability, ecosystems, and the earth’s climate. Air pollution has been referred to as a silent killer due to its insidious nature. Its indirect impact on human health further underscores its dangerous effects. Early detection of air quality can potentially save millions of lives globally. A unique and transformative approach can harness the power of machine learning to combat air pollution. This research presents a manual and web-based automatic prediction system that provides real-time alerts on air quality status and can help prevent premature deaths, chronic diseases, and other health problems. Air pollutants, including carbon monoxide (CO), ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), and particulate matter (PM2.5), are used in this study for feature analysis and extraction. The system utilizes publicly available data from 23,463 different cities worldwide. Data pre-processing was performed before feeding the data into the machine learning models for feature correlation and evaluation. The proposed research uses various machine learning models to predict air quality, including Random Forest (100%), Logistic Regression (79%), Decision Tree (100%), Support Vector Machine (93%), Linear SVC (98%), K-Nearest Neighbor (99%), and Multinomial Na¨ıve Bayes (52%). A user-friendly Flask, FastAPI, Uvicorn, Gunicorn, Flask-CORS based web interface offers an accessible platform for users to monitor air quality in real-time.Item Alliage : céramique et métaux étude structural et propriétés physicochimiques.(2020) Boumaâraf azeddine. Djeblaoui mohamed lamine.Item Amélioration de la durée de vie des engrenages en acier faiblement allié par traitement de nitruration(2026) KOURDANI , SalimRésumé Ce mémoire porte sur l’amélioration de la durée de vie des engrenages en acier faiblement allié 40Cr par traitement de nitruration. Après une présentation générale des engrenages et de leurs principales caractéristiques, l’étude s’intéresse aux propriétés mécaniques de l’acier 40Cr et à son utilisation dans les systèmes de transmission. La nitruration, en tant que traitement thermochimique de surface, permet d’augmenter la dureté superficielle, d’améliorer la résistance à l’usure et à la fatigue, tout en conservant les propriétés du cœur du matériau. Les résultats montrent que ce traitement constitue une solution efficace pour améliorer les performances et la fiabilité des engrenages et prolonger leur durée de vie en service.Item Amélioration des propriétés mécaniques par nitruration d’un outil à chambrer en acier rapide(2022) Hakkar KarimLe traitement de nitruration, qui est un des procédés de revêtements de surface, constitue une des solutions qui permet de modifier les propriétés des outils de coupe en acier rapide en formant des phases nitrures dont les caractéristiques sont meilleurs que celles du substrat. Le but de notre travail est de développer un revêtement de nitruration pour un outil en acier rapide. Cette partie du revêtement consiste à durcir superficiellement la surface de l’outil, en l’enrichissant d’azote. Ce procédé appelé implantation ionique en immersion plasma.Item An Explainable Machine Learning for Network Intrusion Detection: A Random Forest and SHAP-based Implementation(2026) MALIK; Mohamed MahdiIn this work, we propose an explainable artificial intelligence (XAI)-based approach for network intrusion detection using the CICIDS2017 dataset. The main objective is to develop an interpretable model capable of detecting multiple types of network attacks while providing clear and transparent explanations for its predictions. A Random Forest classifier is used for multi-class classification. The dataset is preprocessed and analyzed to handle issues such as data imbalance and feature representation. The performance of the model is evaluated using standard metrics including accuracy, precision, recall, and F1-score. In addition to performance evaluation, explainability is introduced using SHAP (SHapley Additive exPlanations). This allows a better understanding of the model’s decisions by identifying the most important features influencing the predictions. The results show that the proposed model achieves high classification performance while providing meaningful insights into its behavior, making it more reliable for real-world intrusion detection applications.Item An Intelligent Chatbot for Personalized University Orientation Recommendation(2026) Bezza ; AsmaThis thesis presents DZ-UniGuide AI, an intelligent academic orientation system designed to assist new Algerian bachelors in selecting suitable university programs. The study begins withthecollectionandanalysisofrealstudentdata,consistingof907responsesthatcapture academic performance and personal interests. In parallel, a reference database of 1,717 academic programs was build from official Ministry documents, including admission criteria and field descriptions. Basedonthisdata,aMachineLearning(ML)modelusingRandomForestwasdeveloped to predict students’ probability of success, achieving an accuracy of 90.7%. To better understand students’ preferences, a Natural Language Processing (NLP) module based on TF-IDF and cosine similarity was implemented to analyze free-text inputs describing their interests. The system also integrates key constraints specific to the Algerian higher education system, including academic eligibility calculated through the official weighted average and geographic eligibility determined by the student’s baccalaureate Wilaya. A bilingual (Arabic/English) web application was developed and deployed on Streamlit Cloud to provide an accessible and interactive user experience. The system then was evaluated using quantitative metrics (precision: 84%, recall: 99%, F1-score: 0.91) as well as user feedback collected through a survey (N = 21). The results show an overall satisfaction rate of 77%, with 85% of users reporting that the interface is easy to use. This work demonstrates that combining ML and NLP effectively creates a personalized, transparent, and context-adapted orientation tool for the Algerian higher education system.Item An Intelligent Warning System Helping To Predict And Prevent Fire(2023-06-10) Merdaci Anfel Khammar HouaydaItem Analyse de la satisfaction vis-à-vis des traitements par fouille d’opinions des patients(2023) Narimane Chafia Senoussi GASMI NesrineItem Analyse de Sentiments des malades, vers un système d’assistance médicale(2021) Ahlam Bouterai - Randa BenamaraItem Analyse des processus de changement de phase liquide-vapeur lors de l’écoulement de fluides dans une conduite tubulaire(2022) BOUTARFA LOUBNA ARAAR SARAOn présente dans ce travail une modélisation numérique du phénomène d’évaporation d’un film d’eau liquide ruisselant sur la paroi interne d’un tube cylindrique vertical parcouru par un écoulement laminaire forcé d’air humide. Le modèle mathématique a été conçu sur la base des équations de conservation de masse, de quantité de mouvement, d’énergie et de diffusion dans le mélange gazeux et de la conservation du débit massique total des deux fluides en écoulement. Les systèmes d’équations sont discrétisées par la méthode des différences finies en schéma implicite puis résolus par l’algorithme de Thomas. Les résultats présentés concernent les profils de vitesse, température et fraction massique de vapeur au sein de l’air humide. Une étude de simulation paramétrique de l’effet des conditions opératoires est ensuite menée. Les résultats obtenus montrent notamment que le taux d’évaporation et le flux de chaleur pariétal augmentent avec le débit du mélange gazeux, le coefficient d’échange convectif externe et la densité de flux thermique pariétale. Par contre, ils diminuent lorsque l’humidité relative de l’air et sa température d’entrée augmentent. Dans le cas d’un tube soumis à une densité de flux thermique pariétale uniforme, la disparition totale du film peut être obtenue au bout d’une une distance relativement courte. L’augmentation du débit évaporé est le résultat d’un accroissement régulier du flux de chaleur et de l’écart de température entre le fluide et la paroi conduisant ainsi à une évolution rapide du processus d’évaporation le long de l’écoulement.Item Analyse des signaux de navigation par satellites en utilisant les réseaux de ele neurones convolutionnels (CNN)(2023) TAFERGHOUST Amal - KETTAR FayrouzLes systèmes de navigation par satellite GNSS jouent un rôle crucial dans les services de localisation au quotidien. Cependant, leur avenir est menacé par des interférences non intentionnelles provenant d'autres systèmes de communication, ainsi que par des interférences intentionnelles, connues sous le nom de brouillage, qui visent à tromper les récepteurs. Pour relever ces défis, les chercheurs de divers domaines s'orientent vers des solutions pratiques et simples, adaptées aux avancées technologiques actuelles, plutôt que de s'appuyer sur des méthodes traditionnelles complexes et inefficaces. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le développement d'un mécanisme robuste et précis pour la détection et la suppression des interférences en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond basés sur les méthodes de convolution CNN (réseau de neurones convolutionnels). Les résultats obtenus après simulation sont très satisfaisants en termes d'amélioration des performances de détection et de suppression des interférences. Les modèles CNN surpassent la méthode OCSVM (machines à vecteurs de support à une classe) en termes d'erreur (RMSE) et de coefficient de corrélation (R). Cela démontre l'efficacité des modèles CNN dans ce contexte et met en évidence leur supériorité par rapport aux approches traditionnelles.Item Analyse du comportement hygro-thermomécanique des Poutres en matériaux avancés(2026) Menasria ; AbderrahmaneCe mémoire est consacré à l’analyse hygro-thermomécanique des poutres arquées sandwich en matériaux à gradient fonctionnel (FGM) basée sur une théorie quasi-3D. Les structures sandwich FGM représentent une catégorie avancée de structures composites, constituées de couches externes et d’un noyau dont les propriétés varient progressivement à travers l’épaisseur, permettant d’améliorer les performances mécaniques et la résistance aux environnements sévères. L’objectif principal de cette étude est d’évaluer l’influence des effets couplés de la température, de l’humidité et des chargements mécaniques sur le comportement des poutres arquées sandwich FGM. Le modèle quasi-3D adopté prend en considération les effets du cisaillement transverse ainsi que l’étirement selon l’épaisseur, ce qui permet une description plus réaliste du comportement structural. Les équations gouvernantes sont établies à partir des principes de la mécanique des structures puis résolues numériquement afin d’étudier les déplacements, les contraintes et les réponses en flexion des poutres sous différentes conditions hygro-thermomécaniques. Une étude paramétrique est réalisée pour analyser l’effet de l’indice de gradation, de la configuration sandwich, de la géométrie arquée, de la température et de l’humidité sur la réponse globale de la structure. Les résultats montrent que les variations thermo-hygrométriques influencent fortement le comportement mécanique des poutres en arc sandwich FGM. L’augmentation de la température et de l’humidité entraîne une modification significative des déplacements et des contraintes, tandis que l’utilisation d’une configuration sandwich associée à une gradation fonctionnelle appropriée permet d’améliorer la rigidité, de réduire les concentrations de contraintes et d’optimiser les performances structurales. Mots-clés : Poutres arquées sandwich, FGM, matériaux avancés, théorie quasi-3D, analyse hygro-thermomécanique, température, humidité, contraintes, déplacements, flexion.