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 26 mars
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I. Kojadinovic
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Systèmes à base de règles floues
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Apparus vers le milieu des années 1980 au Japon, les systèmes à base de
règles floues ont été au départ essentiellement utilisés pour la
commande en ligne.
Jusqu'à la fin des années 1980,
les règles floues formant la base de connaissance du système étaient générées
par des experts.
Depuis le début des années 1990,
plusieurs méthodes permettant la génération automatique de ces règles à
partir de données numériques ont fait leur apparition.
Après une courte introduction à
la théorie des sous-ensembles flous, nous présenterons sur un exemple la
méthode de Wang and Mendel permettant de générer des règles floues à partir
de données numériques. Nous metterons ensuite en exergue les limitations
de cette méthode et examinerons les différentes solutions proposées dans
la littérature. Enfin, nous proposerons une méthode hybride pour la génération
de règles floues et comparerons ses performances avec les méthodes classiques
sur des problèmes de discrimination et d'approximation de fonctions.
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9 avril |
J. Diatta |
Les dissimilarités multivoies en analyse des données |
Pendant ces deux dernières décenies, les dissimilarités multivoies,
généralisation naturelle des dissimilarités usuelles (deux voies), ont fait
l'objet d'un intéret grandissant en analyse des données. Nous présenteront
quelques aspects et motivations de ce développement, et nous dégagerons des
potentialités d'application.
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23 avril |
D. Loutchmia |
DFI, une méthode pour la discrimination de concepts imprécis |
Le problème auquel on s'intéresse est celui de la discrimination
ou de reconnaissance de concepts imprécis.
Nous présentons brièvement l'espace métrique
de représentation des données structurées et imprécises
en justifiant le choix d'une distance construite
à partir de la distance bi-partite.
Les différents aspects du problème de la discrimination
sont ensuite précisés: définition de la notion de concepts
imprécis, critères de qualité d'une fonction discriminante.
Un algorithme de discrimination, de sélection d'attributs
discriminant et des applications sont ensuite présentés.
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7 mai |
M.C. Daniel-Vatonne |
Espace d'apprentissage et termes |
On s'intéresse à la structure des espaces d'apprentissage définis comme des ensembles de descriptions potentielles de classes de données, partiellement ordonnés par une relation de généralisation.
On cherche à dégager l'impact de la nature des informations constituant les
descriptions sur les propriétés structurelles (borne sup/inf,
Jordan-Dedekind...) de l'espace puis l'impact de ces propriétés sur les
algorithmes d'exploration.
On définit une méthodologie d'étude que l'on applique à un système particulier : les gentermes ("generalization terms"). Ces gentermes sont proches des termes obtenus par les signatures des types de données
abstraits et plus généraux que les termes de la logique du 1er ordre. La relation de généralisation qui les lie est proche de la relation d'ordre
classique sur les produits directs quoique son interprétation s'inspire de
celles de l'unification de termes et des principes d'héritage en orienté
objet.
Les principaux résultats et travaux en cours terminent l'exposé.
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18 juin |
D. Grosser |
Une méthode de classification ascendante d'objets structurés basée sur des dissimilarités |
Je développerais succintement les aspects théoriques sous jacents à l'élaboration des distances, puis la stratégie de classification utilisée à ce jour.
Dans un deuxième temps, je présenterais le modèle opératoire retenu, c'est à dire l'implantation de la méthode dans IKBS en illustrant les fonctions primitives du système.
Enfin, j'aimerais ouvrir la discussion sur la classification des descriptions de coraux et les problèmes que la spécificité de ces données/connaissances soulèvent, notamment en ce qui concerne le traitement des valeurs inconnues ou manquantes.
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