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Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > ingénierie des connaissances > révision des connaissances
révision des connaissances |
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Knowledge revision in systems based on an informed tree search strategy: application to cartographic generalisation / Patrick Taillandier (2008)
contenu dans CSTST 2008, the 5th International conference on soft computing as transdisciplinary science and technology, October 28th - October 31st 2008, University of Cergy-Pontoise, France / Richard Chbeir (2008)
Titre : Knowledge revision in systems based on an informed tree search strategy: application to cartographic generalisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Patrick Taillandier Editeur : New York [Etats-Unis] : Association for computing machinery ACM Année de publication : 2008 Conférence : CSTST 2008, 5th International conference on soft computing as transdisciplinary science and technology 28/10/2008 31/10/2008 Cergy-Pontoise France Proceedings ACM Importance : pp. 273 - 278 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] révision des connaissances
[Termes IGN] stratégie
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Many real world problems can be expressed as optimisation problems. Solving this kind of problems means to find, among all possible solutions, the one that maximises an evaluation function. One approach to solve this kind of problem is to use an informed search strategy. The principle of this kind of strategy is to use problem-specific knowledge beyond the definition of the problem itself to find solutions more efficiently than with an uninformed strategy. This kind of strategy demands to define problem-specific knowledge (heuristics). The efficiency and the effectiveness of systems based on it directly depend on the used knowledge quality. Unfortunately, acquiring and maintaining such knowledge can be fastidious. The objective of the work presented in this paper is to propose an automatic knowledge revision approach for systems based on an informed tree search strategy. Our approach consists in analysing the system execution logs and revising knowledge based on these logs by modelling the revision problem as a knowledge space exploration problem. We present an experiment we carried out in an application domain where informed search strategies are often used: cartographic generalisation. Numéro de notice : C2008-006 Affiliation des auteurs : COGIT+Ext (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.1145/1456223.1456281 En ligne : http://dx.doi.org/10.1145/1456223.1456281 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82644 Révision automatique des connaissances guidant l'exploration informée d'arbres d'états / Patrick Taillandier (2008)
Titre : Révision automatique des connaissances guidant l'exploration informée d'arbres d'états : application au contexte de la généralisation de données géographiques Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Patrick Taillandier Editeur : Champs/Marne : Université de Marne-la-Vallée Année de publication : 2008 Importance : 415 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'université de Paris-Est, spécialité informatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] méthode heuristique
[Termes IGN] révision des connaissances
[Termes IGN] système à base de connaissances
[Termes IGN] système multi-agents
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Ce travail de thèse traite de la révision automatique des connaissances contenues dans les systèmes fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états. Ces systèmes, de par leur performance, sont employés dans de nombreux domaines applicatifs. En particulier, des travaux ont proposés d'utiliser cette approche dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques. La généralisation de données géographique s'intéresse à la dérivation, à partir de données géographiques détaillées, de données moins détaillées adaptées à un besoin particulier (e.g. changement d'échelle). Son automatisation, enjeu majeur pour les agences cartographiques telles que l'Institut Géographique National (IGN), est particulièrement complexe. Les performances des systèmes basés sur l'exploration informée d'arbres d'états sont directement dépendantes de la qualité de leurs connaissances (heuristiques). Or, la définition et la mise à jour de ces dernières s'avèrent généralement fastidieuses. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une approche de révision hors ligne des connaissances basée sur le traçage du système et sur l'analyse de ces traces. Ces traces sont ainsi utilisées par un module de révision qui est chargé d'explorer l'espace des connaissances possibles et d'en modifier en conséquence les connaissances du système. Des outils de diagnostic en ligne de la qualité des connaissances permettent de déterminer quand déclencher le processus de révision hors ligne des connaissances. Pour chaque méthode et approche que nous présentons, une mise en oeuvre est détaillée et expérimentée dans le cadre de l'automatisation de la généralisation de données géographiques. Note de contenu : Contexte général
Objectifs de la thèse
Plan
Remarques sur le vocabulaire et les notations
1. Contexte applicatif : la généralisation de données géographiques
1.1 Introduction
1.2 La généralisation de données géographiques
1.2.1 Représentation numérique de l'information géographique
1.2.2 La généralisation de données géographiques
1.3 L'automatisation de la généralisation de données géographiques
1.3.1 Enjeu de l'automatisation de la généralisation
1.3.2 Problématique de l'automatisation de la généralisation
1.3.3 Séquence prédéfinie
1.3.4 Approches globales
1.3.5 Approches locales
1.4 Le modèle agent : un modèle de généralisation automatique fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états
1.4.1 Principe général
1.4.2 Les contraintes
1.4.3 Cycle d'actions
1.4.4 Connaissances procédurales en jeu
1.5 Enjeu de la révision des connaissances procédurales dans les systèmes de généralisation fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états
1.6 Objectif de la thèse
2. Problématique et approche générale
2.1 Introduction
2.2 Acquisition et révision automatique de connaissances
2.2.1 Acquisition et révision des connaissances en intelligence artificielle
2.2.2 Acquisition et révision des connaissances dans le cadre de la généralisation de données géographiques
2.2.3 Bilan
2.3 Révision par l’expérience des connaissances procédurales d'un système fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états : formalisation
2.3.1 Système fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états
2.3.2 Révision par l’expérience des connaissances procédurales
2.4 Révision par l’expérience des connaissances procédurales d'un système fonctionnant par exploration informée d'arbres d'états : problématiques
2.4.1 Problèmes lies au diagnostic des connaissances
2.4.2 Problèmes lies a l'acquisition de connaissances
2.4.3 Problèmes lies a la révision des connaissances
2.5 Approche et modèle généraux de révision des connaissances proposes
2.5.1 Approche générale proposée pour la révision des connaissances procédurales
2.5.2 Modélisation agent des connaissances
2.5.3 Application dans le cadre du modèle agent
2.6 Bilan
3. Constitution de l’expérience : production de traces d’exécution
3.1 Introduction
3.2 Choix de l'échantillon d'instances du problème utilise pour la révision des connaissances
3.2.1 Problématique du choix de l'échantillon utilise pour produire de l'expérience
3.2.2 Approche proposée de choix de l'échantillon de révision
3.2.3 Application de l'approche pour le système agent
3.3 Choix du jeu de connaissances utilise lors de la production de traces
3.3.1 Importance du jeu de connaissances choisi lors de la production de traces
3.3.2 Jeu de connaissances minimal pour le modèle agent
3.4 Construction des bases d'exemples
3.4.1 Introduction
3.4.2 Construction des bases d'exemples
3.4.3 Evaluation des jeux de mesures
3.4.4 Application pour le système agent
3.5 Bilan
4. Révision des connaissances procédurales par analyse des traces d’exécution
4.1 Introduction
4.2 Approche générale de révision par analyse
4.2.1 Problématiques liées au processus de révision par analyse
4.2.2 Présentation de l'approche générale de révision par analyse
4.3 Révision par analyse d'un groupe de connaissances
4.3.1 Introduction
4.3.2 Approche générique de révision par analyse d'un groupe de connaissances
4.3.3 Approche de révision par analyse pour les connaissances représentées sous forme de bases de règles de production
4.4 Bilan
5. Diagnostic en ligne de la qualité des connaissances procédurales
5.1 Introduction
5.2 Problématique du diagnostic en ligne de la qualité des connaissances procédurales
5.2.1 Difficultés du diagnostic en ligne
5.2.2 Problématique du diagnostic en ligne
5.3 Approche proposée
5.3.1 Principe
5.3.2 Analyse d'une instance résolue d'un problème d'optimisation
5.3.3 Analyse de l'historique
5.3.4 Evaluation qualitative du jeu de connaissances
5.3.5 Bilan sur l'approche de diagnostic proposée
5.4 Application pour le modèle agent
5.4.1 Les agents connaissance et l'agent diagnostic
5.4.2 Analyse du résultat d'une généralisation d'un agent géographique
5.4.3 Analyse de l'historique
5.5 Bilan
6. Expérimentation et évaluation du modèle complet de révision des connaissances et du module de diagnostic
6.1 Introduction
6.2 Contexte général des expérimentations
6.2.1 Données et types d'objets géographiques considérés : les groupements de bâtiments
6.2.2 Zone de révision des connaissances et zone de test
6.2.3 Jeux de connaissances initiaux définis
6.2.4 Choix des algorithmes d'apprentissage et d'exploration et de leurs paramètres pour les expérimentations
6.2.5 Implémentation
6.3 Expérimentation du modèle de révision des connaissances procédurales
6.3.1 Introduction
6.3.2 Révision de la connaissance relative à la validité des états
6.3.3 Révision des connaissances relatives à la restriction d'application des actions
6.3.4 Révision de la connaissance relative à l'optimalité des états
6.3.5 Révision de la connaissance relative à la fin de cycle
6.3.6 Révision des connaissances relatives à la priorité des contraintes
6.3.7 Révision des connaissances relatives à l'application des actions
6.3.8 Révision de l'ensemble des connaissances
6.3.9 Bilan
6.4 Expérimentation sur l'influence de l'échantillon de révision
6.4.1 Contexte de l'expérimentation
6.4.2 Résultats obtenus
6.4.3 Bilan de l'expérimentation
6.5 Expérimentation de l'approche d'évaluation des jeux de mesures
6.5.1 Contexte de l'expérimentation
6.5.2 Résultats obtenus
6.5.3 Bilan de l'expérimentation
6.6 Expérimentation du module de diagnostic
6.6.1 Contexte de l'expérimentation
6.6.2 Résultats obtenus
6.6.3 Bilan de l'expérimentation
6.7 Discussion sur les résultats
6.7.1 Evaluation des résultats
6.7.2 Difficultés posées
6.8 Bilan
CONCLUSIONNuméro de notice : 13661 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : informatique : Marne-la-Vallée : 2008 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-00481927 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45231 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13661-01 K325 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Révision d'une base de connaissances : Application à la généralisation cartographique / Sylvain Bard (2000)
Titre : Révision d'une base de connaissances : Application à la généralisation cartographique Type de document : Mémoire Auteurs : Sylvain Bard Editeur : Metz [France] : Université de Metz Année de publication : 2000 Importance : 67 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de stage de DESS Méthodes Quantitatives en Gestion et Aménagement de l'EspaceLangues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] base de règles
[Termes IGN] cohérence logique
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] implémentation (informatique)
[Termes IGN] PlaGe (plateforme de généralisation)
[Termes IGN] retouche
[Termes IGN] révision des connaissances
[Termes IGN] système d'aide à la décision
[Termes IGN] validation des données
[Vedettes matières IGN] GénéralisationIndex. décimale : DESS Divers DESS et masters actuels professionnels ou spécialisés Résumé : (auteur) La recherche en généralisation cartographique à l'Institut Géographique National étudie une automatisation de cette méthode. Ce document présente un processus de révision d'une base >de connaissances effectué à partir de l'analyse de retouches interactives, et s'inscrit dans un mécanisme général d'acquisition de connaissances. La révision est une modification de la base de règles initiale dans le but de la rendre la plus exacte possible, en conservant la cohérence. Dans notre contexte, l'objectif de ce mécanisme est d'obtenir de meilleures règles de généralisation cartographique dans la base de règles révisée. Notre approche consiste à appliquer une base de règles de décision initiale à des objets géographiques, puis à opérer une validation des objets résultants. Les objets invalidés subissent ensuite une procédure de retouche. La retouche est rapération qui consiste à modifier un objet identifiée comme mal généralisé d'un point de vue cartographique, afin de le rendre acceptable. Enfin, les informations extraites des phases précédentes sont intégrées à un mécanisme de révision en vue de déterminer les modifications de la base de règles de décision à entreprendre. Ce rapport décrit à la fois la procédure générale de retouche et de validation, l'outil de validation des résultats de l'application d'une base de règles, la procédure de retouche utilisée, et pour terminer le processus de révision développé sous forme d'un micro système d'aide à la décision. Le support d'implémentation pour l'application au cas particulier d'objets géographiques de type arcs routiers, est la plate-forme PlaGe du-laboratoire COGIT. Note de contenu : Introduction
1- Le contexte et le sujet de stage
2- Etat de l'art en matière de validation et révision d'une base de connaissances
3- Application à la cartographie - définition de l'approche
4- Implémentation
5- Résultat et discussion
ConclusionNuméro de notice : 21928 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire DESS divers Organisme de stage : COGIT (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91634 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21928-01 DESS Livre Centre de documentation En réserve Mezzanine Disponible
