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Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications

Dans cette présentation, nous considérerons un robot sous marin ici Daurade, DGATN, Brest capable de voir avec un sonar à chaque instant une portion du fond de l'océan que nous allons supposer plat et uniforme. Matthias C.

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Troffaes In practical situations, decision makers often need to handle severe uncertainty. Such severe uncertainty can be caused by a variety of reasons, including lack of data, limited expert opinion, computational constraints on the model, and a lack of understanding of how to mathematically best represent certain aspects of the real system.

First, I will discuss one particularly interesting way of representing and quantifying uncertainty, based on a behavioural concept called desirability, I will argue that this approach is more suitable rencontre ado 51 dealing with severe uncertainty than standard probability [1,3,4]. Next, I will explain how this approach can be related to possibility measures, belief functions, and robust Bayesian analysis [1].

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Finally, I will present a practical application of this approach in renewable energy [2]. Perception dynamique des véhicules autonomes: Véronique Cherfaoui Nous proposons dans cet exposé de présenter nos travaux sur le domaine de la fusion multisources pour les véhicules intelligents. Ces travaux portent sur la modélisation, la propagation et la mise à jour des incertitudes avec le formalisme des fonctions de croyance.

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L'utilisation de sources de données hétérogènes capteurs différents, capteurs intelligents, cartes numériques nous a conduit à explorer différentes représentations rencontres francophones sur la logique floue et ses applications l'environnement grille, primitives et différentes stratégies de combinaison de l'information fusion ou confirmation de pistes, caractérisation de l'espace navigable, etc.

Par ailleurs, l'utilisation de sources d'information distribuées et non synchronisées nous a amené à modéliser et étudier les imprécisions de datation sur les données et plus récemment à définir des opérateurs de fusion pour les applications réparties pouvant se déployer dans des réseaux de véhicules.

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Un focus sera fait sur la définition, la construction et l'utilisation de grilles évidentielles pour la navigation des véhicules autonomes. Modèles possibilistes de bases de données relationnelles incertaines — Une vue d'ensemble Auteurs: Olivier PivertHenri Prade Les paruvendu 31 rencontres dominantes pour modéliser l'incertitude dans les bases de données sont de nature probabiliste.

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Néanmoins, certains chercheurs persistent à proposer des représentations fondées sur la théorie des possibilités, motivés par site de rencontre pour jeune veuf capacité de ce cadre à modéliser une incertitude de type épistémique, ainsi que par sa nature qualitative.

Plusieurs modèles possibilistes ont été rencontres francophones sur la logique floue et ses applications au fil des années, pour répondre à différents besoins applicatifs allant de l'interrogation au design, en passant par le nettoyage de données.

Ainsi, on peut distinguer quatre cadres différents, ordonnés ici selon leur expressivité: Dans chaque cas, nous discutons le rôle de la dualité possibilité-nécessité, les limitations et les points forts des modèles, ainsi que leur pertinence vis-à-vis des différentes tâches considérées. Génération efficace de résumés linguistiques estimés Auteurs: Grégory SmitsPierre NerzicOlivier PivertMarie-Jeanne Lesot Résumer des site de rencontres senegalaise est un problème qui a donné lieu à de nombreux travaux dans la communauté du soft computing.

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Il s'agit de générer des propositions décrivant linguistiquement les propriétés observées dans un jeu de données. Cet article s'intéresse à l'extraction efficace de tels résumés dans le cas où les données sont stockées dans une base de données relationnelle. Il propose une approche qui exploite les statistiques maintenues par le SGBD, et montre que des résumés fiables peuvent être estimés sans aucun accès aux données.

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Représentation visuelle d'informations par émoticônes colorées Auteurs: Laurent FoulloyLamia BerrahVincent Clivillé Cet article présente un principe de construction de tableaux de bord contenant des informations visuelles comme des émoticônes, des flèches ou autres symboles colorés.

Cette représentation est construite par la composition d'une fuzzification linguistique et d'une défuzzification linguistique.

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Le passage par des sousensembles flous linguistiques fournit un moyen simple de construire des interpolations, linéaires par morceaux sous certaines hypothèses, dans l'espace des paramètres des informations visuelles. Découverte d'attributs symboliques ordinaux Auteurs: Christophe MarsalaAnne LaurentMarie-Jeanne LesotMaria RifqiArnaud Castelltort Les bases de données dites hétérogènes contiennent des données décrites par des attributs à la fois symboliques et numériques.

Pour cette 25e édition, 35 articles, qui couvrent les différents domaines de la logique floue et ses applications ont été retenus. Ce programme est complété par 3 conférences invitées: Comparaison des approches statistique et ensembliste Sylvie Galichet and Reda Boukezzoula. Requêtes quantifiées floues structurelles sur des bases de données graphe Auteurs:

Cet article propose une méthode, appelée OSACA, pour identifier, parmi les attributs symboliques, les attributs ordinaux, en exploitant les informations fournies par les attributs numériques. Des filtres morphologiques sont ensuite appliqués aux attributs symboliques pour déterminer des ordres sur les valeurs catégorielles à partir de l'ordre induit par les motifs graduels.

Enfin, une mesure d'entropie d'ordre permet d'évaluer la pertinence des ordres candidats. K-nearest neighbors classifier under possibility framework Auteurs: Sarra SaiedZied Elouedi La classification est un domaine de recherche très important dans le domaine d'apprentissage automatique.

L'une des techniques de classification les plus connues est l'algorithme de K-plus proche voisins KPPV connu par sa simplicité et son efficacité. Cette méthode est extrêmement intuitive, simple à implémenter et elle donne de bons résultats avec des données certaines. Cependant, l'un des problèmes majeurs qui se pose lorsqu'on utilise cette technique est que tous les voisins ont la même importance dans la décision de classe d'appartenance de l'objet en question, alors qu'il y a des voisins qui sont très loins de cet objet.

Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche basée sur la technique KPPV dans un cadre de possibilités. Cette méthode permet de gérer l'incertitude dans les étiquettes de classe où chaque objet à classer sera affecté à plusieurs classes avec des degrés de possibilités. Des expérimentations basées sur plusieurs ensembles de données réels ont été menées pour montrer l'efficacité de la méthode proposée par rapport aux autres méthodes.

Даже Ричард сперва ужаснулся. Но, когда мы легли спать, шепнул мне: он не сомневается в том, что эпизод на улице инсценирован специально для матрикуляторов. Еще посоветовал не делать сразу далеко идущих выводов и не позволять себе излишней эмоциональной реакции на отдельный инцидент. - Я еще никогда не видела, чтобы разумное существо убивали прямо на моих глазах.

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K-NN crédibiliste pour la reconnaissance automatique des espèces d'arbres Auteurs: Siwar JendoubiDidier CoquinReda Boukezzoula La reconnaissance des espèces d'arbres est un problème d'identification des espèces d'arbres à partir des photos de feuilles et d'écorces. Dans cet article, nous proposons une règle de combinaison pour les kplus proches voisins crédibilistes Ek-NN.

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Cette règle est adaptée aux problèmes de classification pour lequel nous avons un grand nombre de classes avec une variabilité intra-classe et une similarité entre classes importantes. Enfin, nous comparons la performance de la solution proposée aux solutions existantes. Régularisation laplacienne pour le subspace clustering L Auteurs: Arthur GuillonMarie-Jeanne LesotChristophe Marsala Le paradigme de subspace clustering flou standard peut conduire à des discontinuités dans les solutions calculées: Pour contrer ce phénomène, cet article propose d'ajouter à la fonction de coût un terme de régularisation, inspiré du clustering spectral, pour combiner une similarité globale à la similarité locale à chaque cluster.

Grégory SmitsOlivier PivertToan Ngoc Duong Les approches de soft computing utilisent rencontres francophones sur la logique floue et ses applications un vocabulaire utilisateur pour réécrire linguistiquement des données numériques et catégorielles.

Les techniques classiques d'extraction de connaissance par exemple, de découverte de règles d'association ou de clusteringquant à elles, permettent d'aider l'utilisateur à comprendre la structure interne des données. Pour appliquer ces techniques à des données réécrites linguistiquement, il faut d'abord définir une mesure de distance adaptée, car la plupart des méthodes en question reposent sur l'usage d'une métrique, dont les propriétés ont un impact important sur la pertinence des connaissances extraites.

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Dans cet article, nous proposons une mesure qui calcule la dissimilarité entre deux objets réécrits selon un vocabulaire utilisateur. Analyse Discriminante Imprécise basée sur l'inférence Bayésienne robuste Auteurs: Yonatan-Carlos Carranza-AlarconSébastien Destercke L'objectif de cet article est de proposer une nouvelle approche de classification prudente basée sur l'inférence Bayésienne robuste et l'analyse discriminante linéaire.

Cette modélisation est conçue pour prendre en compte, dans ses inférences a posteriori, le manque d'information lié aux données. Des premières expériences montrent que l'ajout d'imprécision permet d'être prudent en cas de doute sans pour autant diminuer la qualité du modèle, tout en gardant un temps de calcul raisonnable.

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Étalonnage évidentiel actif de classifieurs SVM Auteurs: Sébastien RamelFrédéric PichonRencontres francophones sur la logique floue et ses applications Delmotte Les méthodes évidentielles d' étalonnage de classifieurs binaires apportent une amélioration par rapport aux méthodes probabilistes, en représentant explicitement l'incertitude d'étalonnage induite par la quantité de données étiquetées d'apprentissage.

Cette incertitude justifiée mais indésirable peut être réduite en ajoutant des données d'apprentissage, qui sont généralement coûteuses. D'où la nécessité de stratégies qui, étant donné un réservoir de données non étiquetées, sélectionneront des données intéressantes à étiqueter, c'est-à-dire celles induisant une baisse d'incertitude supérieure à la sélection aléatoire.

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Deux stratégies de ce type, inspirées de l'échantillonnage par incertitude en apprentissage actif, sont considérées dans cet article et appliquées à un ensemble de classifieurs SVM sur des jeux de données de classification binaire classiques. Les résultats expérimentaux montrent l'intérêt de l'approche vis-à-vis de la réduction de l'incertitude d'étalonnage, mais aussi vis-à-vis de l'amélioration des performances de classification.

Apprentissage partiellement supervisé dans les rencontres femmes valais de Markov cachés autoregressifs pour le monitoring et le pronostic de systèmes et structures mécaniques Auteurs: Emmanuel RamassoVincent Placet Une modification des mécanismes d'inférence et d'apprentissage dans les modèles de Markov cachés autorégressifs est proposée pour prendre en compte des connaissances a priori.

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Ces modèles sont particulièrement intéressants pour représenter statistiquement des séries temporelles. Le fait de pouvoir ajouter des connaissances a priori permet de l'utiliser dans de nombreuses applications.

Deux applications sont présentées: Une famille de mesures de conflit entre fonctions de croyance Auteurs: Nadia Ben AbdallahAnne-Laure JousselmeFrédéric Pichon Nous proposons dans ce papier une famille paramétrée de mesures de conflit dérivée d'une définition de cohérence de fonction de croyance proposée récemment.

La famille proposée satisfait un ensemble de propriétés jugées désirables dans la littérature et est de plus monotone.

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Nous montrons que deux mesures connues du conflit correspondent à des cas particuliers de cette famille et coïncident avec sa borne inférieure et sa limite asymptotique supérieure. Nous établissons également un lien entre les ensembles incohérents minimaux et la cohérence d'une fonction de croyance. La définiton des nouvelles mesures est motivée sur un exemple d'estimation multi-source de destination de bateaux. Capacités qualitatives séparables Auteurs: Didier DuboisFrancis FauxHenri PradeAgnès Rico Le but de cet article est de définir la contrepartie qualitative des fonctions de croyance séparables issues de la fusion de témoignages élémentaires non fiables pour des capacités à valeurs sur un ensemble fini totalement ordonné.

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Dans le cadre qualitatif, une distribution de possibilité définie sur l'ensemble des parties du cadre de discernement remplace la fonction de masse. Il s'avère que toute capacité peut être induite par la contrepartie qualitative de la définition d'une fonction de croyance.

Nous considérons ensuite une contrepartie de la règle de combinaison de Dempster appliquée aux capacités qualitatives. Nous étudions la classe des capacités séparables, qui peut être générée en appliquant cette combinaison à des capacités à support simple. On la compare avec la décomposition des capacités comme un maximum de fonctions de nécessité.

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Nous montrons enfin la pertinence de ce formalisme pour le problème de la fusion d 'informations issues de sources non fiables.