Article

1 - RECONNAISSANCE DES FORMES

2 - RECONNAISSANCE DES FORMES DANS UN ENVIRONNEMENT NON-STATIONNAIRE

3 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : H3125 v1

Apprentissage dynamique dans un environnement non-stationnaire

Auteur(s) : Moamar SAYED MOUCHAWEH

Date de publication : 10 août 2014

Pour explorer cet article
Télécharger l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !

Sommaire

Présentation

RÉSUMÉ

Comme l'environnement est en perpétuelle évolution, la majeure partie des données issues du monde réel est non stationnaire. Cette non-stationnarité modifie le comportement du système affectant la justesse de prédiction de son modèle. Par conséquent, les paramètres et la structure du modèle doivent être mis à jour afin de conserver la justesse de sa prédiction au cours du temps. Dans cet article, le problème d'apprentissage des modèles à partir des données non stationnaires est étudié et des méthodes et techniques adaptés à ce type d'apprentissage sont présentées et analysées.

Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.

Lire l’article

ABSTRACT

Dynamical Learning in non-stationary environments

A considerable body of research has been devoted to the design of classifiers whose operating environments are supposed to be static. However, everything that exists changes over time. Thus, classifiers need to adjust their parameters and structure in order to take into account the changes in their operating environments. This self-adaptation is necessary to preserve the classifier performance. In this paper, the problem of designing classifiers in changing environments will be studied and the methods to design this type of classifiers will be presented and analyzed.

Auteur(s)

  • Moamar SAYED MOUCHAWEH : Professeur de l'Institut Mines-Telecom, École des Mines de Douai, Département informatique et automatique

INTRODUCTION

La Reconnaissance des formes (RdF) regroupe l'ensemble des algorithmes et méthodes permettant la classification des formes dans des classes. Une forme est une observation simplifiée de l'état du système représentée par un ensemble de paramètres. Ces derniers forment l'espace de représentation qui caractérise le fonctionnement ou comportement du système. Chaque classe est associée à un état ou mode caractérisant le comportement ou les conditions de fonctionnement du système. La classification d'une forme est réalisée par un module de classification, appelé classifieur, en utilisant une règle ou fonction de décision. Le problème de la RdF est donc de caractériser le modèle et l'étiquette de chaque classe associée à une forme. Cela requiert le recours à des techniques de classification permettant de regrouper, par apprentissage, les formes similaires.

Les classes peuvent être statiques ou dynamiques. Les classes statiques sont basées sur des données stationnaires. Ce qui signifie que les paramètres et la structure du modèle de chaque classe demeurent inchangés au cours du temps. Toutefois, comme l'environnement est en perpétuelle évolution, la majeure partie des données issues du monde réel est non-stationnaire. La non-stationnarité est définie comme une évolution dans le temps des paramètres et de la structure du modèle ou classifieur due par exemple à l'usure ou au vieillissement de la machine ou encore aux changements temporels des caractéristiques de l'environnement du système. Cette non-stationnarité modifie le comportement statique ou dynamique du système affectant la performance (la justesse de prédiction) de son modèle ou classifieur. Les classes dans ce cas sont dynamiques. Les paramètres et la structure du modèle ou classifieur doivent être mis à jour afin de conserver sa performance au cours du temps.

Dans cet article, le problème d'apprentissage des modèles ou classifieurs dans un environnement non-stationnaire est étudié. Des méthodes et techniques adaptées pour l'apprentissage des classifieurs efficaces pour ce type d'environnement sont présentées et analysées. La prédiction de l'occurrence des défauts, le filtrage d'informations (documents, courriels), la classification des documents et la modélisation du profil des utilisateurs et le suivi de son évolution au cours du temps sont quelques uns des domaines d'application de ce type de méthodes.

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 95% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

KEYWORDS

automatic learning   |   dynamic classification   |   drift detection   |   non-stationary environment   |   Information technology   |   engineerings   |   artificial intelligence   |   pattern recognition

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h3125


Cet article fait partie de l’offre

Technologies logicielles Architectures des systèmes

(233 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

Lecture en cours
Présentation

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 95% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Technologies logicielles Architectures des systèmes

(233 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

Sommaire
Sommaire

BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ANGSTENBERGER (L.) -   Dynamic fuzzy pattern recognition.  -  Dissertation, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule, Aachen, Germany (2000).

  • (2) - COLOMER (J.), MELENDEZ (J.), GAMERO (F.I.) -   Pattern recognition based on episodes and DTW. Application to diagnosis of a level control system.  -  16th International Workshop on Qualitative Reasoning QR02, p. 37-43, Sitges, Espagne (2002).

  • (3) - COVER (T.M.), HART (P.E.) -   Nearest neighbor pattern classification.  -  IEEE Transaction Information Theory, vol. IT-13, p. 21-27 (1967).

  • (4) - DAMOULAS (T.), GIROLAM (M.A.) -   Combining feature spaces for classification.  -  Pattern Recognition, vol. 42, p. 2671-2683 (2009).

  • (5) - DIMITRU (V.), LUBAN (F.) -   On some optimisation problems under uncertainty.  -  Fuzzy Sets and Systems, vol. 18, p. 257-272 (1986).

  • (6)...

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 93% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Technologies logicielles Architectures des systèmes

(233 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS