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Révision automatique des connaissances guidant l'exploration informée d'arbres d'états / Patrick Taillandier (2008)

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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 , Auteur ; Alexis Drogoul, Directeur de thèse ; Cécile Duchêne , Encadrant
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 informatique
Langues :	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] Généralisation
Index. 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 CONCLUSION
Numéro 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

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