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Auteur Ching-Han Chen |
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Système de cognition artificielle : Application au problème géographique général / Ching-Han Chen (1995)
Titre : Système de cognition artificielle : Application au problème géographique général Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Ching-Han Chen, Auteur ; Jean-Claude Wieber, Directeur de thèse Editeur : Besançon : Université de Franche-Comté Année de publication : 1995 Importance : 214 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
thèse de doctoratLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] surface topographique
[Termes IGN] traitement du signalIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Le système de cognition artificielle est un système informatique capable d'assimiler les mécanismes cognitifs tels que la mémorisation des informations imprécises, l'apprentissage et l'auto-organisation. Le SCARN, système de cognition artificielle à base de réseaux de neurones, que nous avons proposé dans cette thèse a été conçu comme une architecture générale. Il a pour objectif de traiter des problèmes complexes et non-linéaires à travers l’approche cognitive. Le développement des applications sous SCARN suit un processus en 4 étapes : élaboration du projet, analyse du problème, apprentissage et utilisation du SCARN élaboré. Les formalisations de la structure spatiale et du système dynamique sont réalisées de manière unifiée à l'aide de l'approche cognitive. Ceci nous permet d'appliquer le SCARN au problème géographique général doté des propriétés attributaires, spatiales et temporelles. Cette thèse termine avec la mise en œuvre d'un progiciel baptise AppSCARN en vue de développer diverses applications géographiques. Note de contenu : Introduction
1. Du réseau de neurones au système de cognition artificielle
1.1. Modèle neurophysiologique de réseau de neurones
1.2. Modélisation informatique de réseau de neurones
1.3. Système de cognition artificielle à base de réseau de neurones (SCARN)
1.4. Conclusion
2. Développement des applications du SCARN
2.1. Élaboration du projet
2.2. Analyse du problème
2.3. Réalisation et évaluation de l'apprentissage
2.4. Conclusion
3. Caractérisation de la structure spatiale pour le SCARN
3.1. Représentation spectrale de la structure spatiale
3.2. Caractérisation d'une structure spatiale
3.3. Caractérisation de la structure spatiale sur le images multicanaux
3.4. Conclusion
4. Approche cognitive pour les systèmes dynamiques
4.1. Représentation des systèmes dynamiques
4.2. Traitement du signal
4.3. SCARN et systèmes dynamiques
4.4. Conclusion
5. Application du SCARN au problème géographique général
5.1. Problème géographique général et SCARN
5.2. Progiciel l'AppSCARN dédié aux applications géographiques
5.3. Études de cas
5.4. Conclusion
Conclusion généraleNuméro de notice : 19337 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Géographie : Franche-Comté : 1995 Organisme de stage : Laboratoire Environnement et Paysages nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81929 Réservation
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