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vol 19 n° 4-5 - 2005-4 - Apprentissage automatique (Bulletin de Revue d'intelligence artificielle, RIA : Revue des Sciences et Technologies de l'Information, RSTI) / Michel Liquière
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[n° ou bulletin]
Titre : vol 19 n° 4-5 - 2005-4 - Apprentissage automatique Type de document : Périodique Auteurs : Michel Liquière, Éditeur scientifique ; Marc Sebban, Éditeur scientifique Année de publication : 2005 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] interface utilisateurNote de contenu : - Développement autonome des comportements de base d'un agent / O. Buffet, A. Dutech, F. Charpillet - pp.603-632
- Classification et sélection de caractéristiques de textures. Utilisation d'algorithmes automatiques supervisés de sélection d'attributs pour la classification d'images / M. Campedel, E. Moulines - pp.633-659
- Discrimination par modèles additifs parcimonieux / M. Avalos, Y. Grandvalet, C. Ambroise - pp.661-682
- Analogie entre séquences. Définition, calcul et utilisation en apprentissage supervisé / A. Delhay, L. Miclet - pp.683-712
- Adaptation du boosting à l'inférence grammaticale via l'utilisation d'un oracle de confiance / J. Janodet, R. Nock, M. Sebban, H. Suchier - pp.713-740
- Boîte à outils SVM simple et rapide / G. Loosli, S. Canu, S. Vishwanathan, A. Smola, M. Chattopadhyay - pp.741-767
- GLOBOOST. Combinaisons de moindres généralisés / F. Torre - pp.769-797
- Les treillis de Galois Alpha / V. Ventos, H. Soldano - pp.799-827Numéro de notice : 21086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Numéro de périodique En ligne : http://ria.revuesonline.com/resnum.jsp?editionId=626&Submit2.x=3&Submit2.y=11 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=26862 [n° ou bulletin]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21086-01 DEP-TRS Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger / F. Alilat in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 177 (Juin 2005)
[article]
Titre : Nouvelle approche du réseau ARTMAP flou : application à la classification multi-spectrale des images SPOT XS de la baie d'Alger Type de document : Article/Communication Auteurs : F. Alilat, Auteur ; S. Loumi, Auteur ; H. Merrad, Auteur ; B. Sansal, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 17 - 24 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Algorithmique
[Termes IGN] Alger
[Termes IGN] algorithme d'apprentissage
[Termes IGN] baie
[Termes IGN] classification multibande
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] erreur moyenne quadratique
[Termes IGN] image SPOT XS
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (Auteur) Dans cet article nous proposons une modification de l'algorithme d'apprentissage du réseau de neurones ARTMAP (Adaptive Resonance Theory) flou. Cette modification consiste à faire apprendre au réseau une base d'exemples non pas une seule fois comme c'est d'usage, mais autant de fois que son architecture est en évolution ou que l'objectif erreur n'est pas atteint, et ceci sans trop se soucier des valeurs à imposer aux huit (08) paramètres du réseau ARTMAP flou. Jusqu'au jour d'aujourd'hui, il n'existe pas de méthodes universelles pour le choix de ces paramètres, leurs valeurs étant fixées suite à une série d'expériences. Pour évaluer les performances du réseau ainsi modifié, une comparaison entre ce dernier et un réseau PMC à rétro propagation du gradient optimisé par l'algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) est réalisée. Comme application, nous avons effectué une classification de l'image multispectrale SPOT XS de la baie d'Alger. Nous utilisons comme critère d'évaluation les temps d'apprentissage et de généralisation d'une part et l'erreur quadratique moyenne d'autre part. Les résultats de cette étude présentés sous forme de courbes, de tableaux et d'images montrent que la modification proposée contribue à une réduction importante du temps et de l'erreur d'apprentissage. Numéro de notice : A2005-283 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27419
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 177 (Juin 2005) . - pp 17 - 24[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-05011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Visualizing demographic trajectories with self-organizing maps / A. Skupin in Geoinformatica, vol 9 n° 2 (June - August 2005)
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[article]
Titre : Visualizing demographic trajectories with self-organizing maps Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Skupin, Auteur ; R. Hagelman, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 159 - 179 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] carte de Kohonen
[Termes IGN] données démographiques
[Termes IGN] données multidimensionnelles
[Termes IGN] données socio-économiques
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] noeud
[Termes IGN] représentation spatiale
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] visualisation de données
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (Auteur) In recent years, the proliferation of multi-temporal census data products and the increased capabilities of geospatial analysis and visualization techniques have encouraged longitudinal analyses of socioeconomic census data. Traditional cartographic methods for illustrating socioeconomic change tend to rely either on comparison of multiple temporal snapshots or on explicit representation of the magnitude of change occurring between different time periods. This paper proposes to add another perspective to the visualization of temporal change, by linking multi-temporal observations to a geometric configuration that is not based on geographic space, but on a spatialized representation of n-dimensional attribute space. The presented methodology aims at providing a cognitively plausible representation of changes occurring inside census areas by representing their attribute space trajectories as line features traversing a two-dimensional display space. First, the self-organizing map (SOM) method is used to transform n-dimensional data such that the resulting two-dimensional configuration can be represented with standard GIS data structures. Then, individual census observations are mapped onto the neural network and linked as temporal vertices to represent attribute space trajectories as directed graphs. This method is demonstrated for a data set containing 254 counties and 32 demographic variables. Various transformations and visual results are presented and discussed in the paper, from the visualization of individual component planes and trajectory clusters to the mapping of different attributes onto temporal trajectories. Numéro de notice : A2005-225 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-005-6670-2 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-005-6670-2 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27362
in Geoinformatica > vol 9 n° 2 (June - August 2005) . - pp 159 - 179[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-05021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Neural network model for standard PCA and its variants applied to remote sensing / S. Chitroub in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 10 (May 2005)
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[article]
Titre : Neural network model for standard PCA and its variants applied to remote sensing Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Chitroub, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 2197 - 2218 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image Landsat-TM
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] modèle topologique réseau
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] valeur propreRésumé : (Auteur) The conventional approach for principal component analysis (PCA) and its variants applied to remote sensing involves the computation of the input data covariance/correlation matrix and/or that of noise and application of diagonalization procedures for extracting the eigenvalues and corresponding eigenvectors. When the data dimension grows significantly, the matrix computations and manipulations become practically inefficient and inaccurate due to round-off errors. In addition, all the eigenvalues and their corresponding eigenvectors have to be evaluated. These deficiencies make the conventional scheme inefficient for remote sensing applications. For that we propose here a neural network model that performs the PCA and its variants directly from the original data without any additional non-neuronal computations or preliminary matrix estimation. Since the end user is usually not a neural network specialist, the neural network model as well as its execution are carefully designed in order to be automated as much as possible. This includes both the design of the network topology and the input/output representation as well as the design of the training algorithms. The global convergence of the model is studied. Its application has been realized on Landsat Thematic Mapper (TM) multispectral data. The obtained results show that the model performs well. Numéro de notice : A2005-260 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160500075899 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160500075899 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27396
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 10 (May 2005) . - pp 2197 - 2218[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-05101 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Integration of genetic algorithms and GIS for optimal location search / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 5 (may 2005)
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[article]
Titre : Integration of genetic algorithms and GIS for optimal location search Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Li, Auteur ; A.G. Yeh, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 581 - 601 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] analyse combinatoire (maths)
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) Optimal location search is frequently required in many urban applications for siting one or more facilities. However, the search may become very complex when it involves multiple sites, various constraints and muItiple objectives. The exhaustive blind (brute-force) search with high-dimensional spatial data is infeasible in solving optimization problems because of a huge combinatorial solution space. Intelligent search algorithms can help to improve the performance of spatial search. This study will demonstrate that genetic algorithms can be used with Geographical Information systems (GIS) to effectively solve the spatial decision problems for optimally sitting n sites of a facility. Detailed population and transportation data from GIS are used to facilitate the calculation of fitness functions. Multiple planning objectives are also incorporated in the GA program. Experiments indicate that the proposed method has much better performance than simulated annealing and GIS neighborhood search methods. The GA method is very convenient in finding the solution with the highest utility value. Numéro de notice : A2005-238 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810500032388 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810500032388 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27375
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 19 n° 5 (may 2005) . - pp 581 - 601[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-05051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-05052 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Automatic determination of the optimum generic sensor model based on genetic algorithm concepts / F. Samadzadegan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 3 (March 2005)
PermalinkNested hyper-rectangle learning model for remote sensing: land-cover classification / L. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 3 (March 2005)
PermalinkSparse grids: a new predictive modelling method for the analysis of geographic data / S.W. Laffan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 3 (march 2005)
Permalink7e conférence francophone sur l'apprentissage automatique, CAp 2005, [Plate-forme AFIA], 30 mai - 3 juin 2005, Nice, France / François Denis (2005)
Permalink7es Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle [Plate-forme AFIA 2005] / Emmanuel Guéré (2005)
PermalinkAAMAS'05, fifth European workshop on adaptive agents and multi-agent systems, March 21 - 22, 2005, Paris, France / Eduardo Alonso (2005)
PermalinkMéthodologie d'évaluation de la cohérence interreprésentations pour l'intégration de bases de données spatiales / David Sheeren (2005)
PermalinkRobust multiple estimator systems for the analysis of biophysical parameters from remotely sensed data / Lorenzo Bruzzone in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 1 (January 2005)
PermalinkLa société de l'information et ses enjeux, actes du colloque de bilan du programme interdisciplinaire "Société de l'Information" 2001 - 2005, 19 - 21 mai 2005, Lyon, France / Jean-Louis Lebrave (2005)
PermalinkData mining of cellular automata's transition rules / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 8 (december 2004)
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