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Titre : Fouille de données spatiales : un problème de fouille de données multi-tables Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nadjim Chelghoum, Auteur ; Karine Zeitouni, Directeur de thèse Editeur : Versailles : Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines Année de publication : 2004 Importance : 143 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] jointure
[Termes IGN] relation spatialeIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La fouille de données spatiales nécessite l'analyse des interactions dans l'espace. Ces interactions peuvent être matérialisées dans des tables de distances, ramenant ainsi la fouille de données spatiales à l'analyse multi-tables. Or, les méthodes de fouilles de données traditionnelles considèrent une seule table en entrée où chaque tuple est une observation à analyser. De simples jointures entre ces tables ne résout pas le problème et fausse les résultats en raison du comptage multiple des observations. Nous proposons quatre alternatives de fouille de données multi-tables dans le cadre de la fouille des données spatiales. La première consiste à interroger à la volée les différentes tables et modifie en dur les algorithmes existants. La seconde est une optimisation de la première qui pré-calcule les jointures et adapte les algorithmes existants. La troisième réorganise les données dans une table unique en utilisant l'opérateur proposé CROISEMENT et applique ensuite un algorithme standard sans modification. L'idée ici est de compléter - et non de joindre- la table d'analyse par les données présentes dans les autres tables,. La quatrième alternative transforme les données en prédicats exprimés en logique de premier ordre et applique un algorithme de la programmation logique inductive. Cette thèse présente ces quatre alternatives. Elle décrit leur implémentation pour la classification supervisée et compare leur performance. Numéro de notice : 17220 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Informatique : Versailles : 2004 Organisme de stage : Laboratoire Prism nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81613 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 17220-01 THESE Livre Centre de documentation Thèses Disponible
Titre : Modeling reality: how computers mirror life Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Iwo Bialynicki-Birula, Auteur ; Iwona Bialynicka-Birula, Auteur Editeur : Oxford, Londres, ... : Oxford University Press Année de publication : 2004 Importance : 180 p. Format : 16 x 24 cm + cédérom ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-853100-5 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] entropie
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] objet fractal
[Termes IGN] probabilités
[Termes IGN] réalité virtuelle
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] théorie des graphes
[Termes IGN] théorie des jeuxRésumé : (Auteur) This book originated from a series of lectures delivered by the first author at the Warsaw School of Social Psychology and at Warsaw University over the last six years. The purpose of these lectures was to give a very broad overview of various aspects of modeling for a mixed audience, from students of mathematics, computer science, and physics to students of biology and social sciences. Considering the different levels of mathematical literacy among those who attended the lectures, we have relied only on the mathematical concepts known to high school graduates. Therefore, our book can be understood by a wide spectrum of readers - from ambitious high school students to graduate students of all specialities. We were trying to keep the mathematics at the high school level; however, some chapters may require an additional effort since they describe modern advances in computer modeling. Note de contenu : I. From building blocks to computers : Models and modeling
2. The game of life : A legendary cellular automaton
3. Heads or tails : Probability of an event
4. Galton's board : Probability and statistics
5. Twenty questions : Probability and information
6. Snowflakes : The evolution of dynamical systems
7. The Lorenz butterfly : Deterministic chaos
8. From Cantor to Mandelbrot : Selfsimilarity and fractals
9. Typing monkeys : Statistical linguistics
10. The bridges of Königsberg : Graph theory
11. Prisoner's dilemma : Game theory
12. Let the best man win : Genetic algorithms
13. Computers can learn : Neural networks
14. Unpredictable individuals : Modeling society
15. Universal computer : The Turing machine
16. Hal, R2D2, and Number 5 : Artificial intelligenceNuméro de notice : 16440 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=55163 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 16440-01A 26.40 Manuel Informatique Centre de documentation Informatique Disponible Object-based classification of remote sensing data for change detection / Volker Walter in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 58 n° 3-4 (January - June 2004)
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[article]
Titre : Object-based classification of remote sensing data for change detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Volker Walter, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 225 - 238 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification automatique d'objets
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Auteur) In this paper, a change detection approach based on an object-based classification of remote sensing data is introduced. The approach classifies not single pixels but groups of pixels that represent already existing objects in a GIS database. The approach is based on a supervised maximum likelihood classification. The multispectral bands grouped by objects and very different measures that can be derived from multispectral bands represent the n-dimensional feature space for the classification. The training areas are derived automatically from the geographical information system (GIS) database. After an introduction into the general approach, different input channels for the classification are defined and discussed. The results of a test on two test areas are presented. Afterwards, further measures, which can improve the result of the classification and enable the distinction between more land-use classes than with the introduced approach, are presented. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2004-052 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2003.09.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.09.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26580
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 58 n° 3-4 (January - June 2004) . - pp 225 - 238[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-04012 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-04011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Vers une réconciliation des experts et des systèmes : expériences d’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour la généralisation et l’intégration des bases de données géographiques / Sébastien Mustière (2004)
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contenu dans Cassini'04, 7ème conférence du GDR SIGMA Géomatique et analyse spatiale / Bernard Bouhet (2004)
Titre : Vers une réconciliation des experts et des systèmes : expériences d’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour la généralisation et l’intégration des bases de données géographiques Type de document : Article/Communication Auteurs : Sébastien Mustière , Auteur ; Anne Ruas
, Auteur
Editeur : Grenoble : Université de Grenoble 1 Joseph Fourier Année de publication : 2004 Conférence : Cassini 2004, 7e conférence du GDR SIGMA Géomatique et analyse spatiale 02/06/2004 04/06/2004 Grenoble France Importance : pp 47 - 52 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] acquisition de connaissances
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] généralisation de base de données
[Termes IGN] intégration de donnéesRésumé : (auteur) L’objectif d’un certain nombre de recherches au laboratoire COGIT de l'IGN est d’automatiser deux processus clés pour la gestion et l'utilisation des bases de données géographiques: la généralisation et l'intégration. Mais le recueil des connaissances nécessaires à ces processus est difficile. Nous décrivons alors une série d'expérimentations effectuées pour acquérir des connaissances sous diverses formes grâce aux méthodes d'apprentissage automatique à partir d'exemples. Un des enseignements de ces expérimentations est que le point clé de l'apprentissage n'est pas la définition de nouveaux algorithmes, ou l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage existants, mais la définition du problème : qu'apprendre, avec quels exemples, et comment en évaluer le résultat ? Nous proposons alors de définir un module, intégré au sein d'un SIG, facilitant le processus d'acquisition de connaissances par apprentissage. Numéro de notice : C2004-018 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81339 Documents numériques
en open access
Vers une réconciliation des expertsAdobe Acrobat PDFClassification of wheat crop with multi-temporal images: performance of maximum likelihood and artificial neural networks / C.S. Murthy in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 23 (December 2003)
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[article]
Titre : Classification of wheat crop with multi-temporal images: performance of maximum likelihood and artificial neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : C.S. Murthy, Auteur ; P.V. Raju, Auteur ; K.V.S. Badrinath, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 4871 - 4890 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] agriculture
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] cultures
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] neurone artificielRésumé : (Auteur) the need for multi-temporal data analysis for delineation of wheat crop has been demonstrated first. It is found that Maximum Likelihood Classification (MLC) with the composite data of multi-temporal images is limited by the problem of large null set containing crop pixels. Therefore, for effective classification of multi-temporal images, two approaches are evaluated : (1) MLC with different strategies-sequential MLC (s_MLC), MLC with Principal Components (pca_MLC) and iterative MLC (i_MLC) ; and (2) Artificial Neural Network (ANN) with back-propagation method. These classifiers were applied on multi-temporal Indian Remote-Sending satellite (IRS)-1 B images to classify wheat crop in two areas of India, one with dominant wheat and the other with less dominant wheat cultivation. Among the three strategies of MLC, i_MLC has resulted in relatively better classification of wheat. However, the correctness of labelling of wheat pixels. The performance of ANN is proved to be better, in both the situations of dominant wheat and less dominant wheat cultivation. Numéro de notice : A2003-314 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/0143116031000070490 En ligne : https://doi.org/10.1080/0143116031000070490 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22610
in International Journal of Remote Sensing IJRS > vol 24 n° 23 (December 2003) . - pp 4871 - 4890[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 080-03231 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Exclu du prêt Training a neural network with a canopy reflectance model to estimate crop leaf area index / F. Mark Danson in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 23 (December 2003)
PermalinkA cognitive pyramid for contextual classification of remote sensing images / E. Binaghi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 12 (December 2003)
PermalinkKnowledge discovery from soil maps using inductive learning / F. Qi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 8 (december 2003)
PermalinkBayesian classification by data augmentation / B. Regguzoni in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
PermalinkA neural adaptive model for feature extraction and recognition in high resolution remote sensing imagery / E. Binaghi in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 24 n° 20 (October 2003)
PermalinkICEAGE: interactive clustering and exploration of large and high-dimensional geodata / D. Guo in Geoinformatica, vol 7 n° 3 (September - November 2003)
PermalinkInfometric and statistical diagnostics to provide artificially-intelligent support for spatial analysis: the example of interpolation / C.H. Jarvis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 6 (september 2003)
PermalinkSimulation of development alternatives using neural networks, cellular automata, and GIS for urban planning / A.G. Yeh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 69 n° 9 (September 2003)
Permalinkvol 17 n° 5-6 - 2003-5 - Regard croisés sur l'analogie (Bulletin de Revue d'intelligence artificielle, RIA : Revue des Sciences et Technologies de l'Information, RSTI) / Karine Duvignau
PermalinkWater quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2 SAR data in the Gulf of Finland / Y. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 41 n° 3 (March 2003)
Permalink