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Cartographic inference: a peircean perspective / Gordon A. Cromley in Cartographica, vol 55 n° 2 (Summer 2020)
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[article]
Titre : Cartographic inference: a peircean perspective Type de document : Article/Communication Auteurs : Gordon A. Cromley, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 124 - 135 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie
[Termes IGN] carte analytique
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] raisonnement abductif
[Termes IGN] raisonnement déductif
[Termes IGN] raisonnement inductifRésumé : (auteur) A major focus of cartographic research can be framed within two broad trends involving geovisual analytic and critical cartographic approaches. Understated in the development both of scientific and critical approaches to the field of cartography has been the role of cartographic inference. Making inferences from maps is fundamental to the visual analytical tradition and the thinking/communication continuum. Reasoning is also fundamental to critical cartography and the development of critiques relies on inference based on “evidence” encoded or inscribed in a map or set of maps. The social construction of a map and the map’s use have a significant impact on the types of inferences that are made, but conclusions must be carefully scrutinized with respect to these inferences. This study examines the Piercean notions of abductive, deductive, and inductive inference and their application to cartographic inquiry from both scientific and critical perspectives. A study of John Snow’s famous map of a cholera outbreak in London shows the evolution of this map from an instrument of scientific inquiry to one of historical discourse. This historical discourse also shows the continuous unfolding of “Snow’s map” as a mapping practice. By understanding how logical inferences change over time as the context of a map within society changes, this study shows biases inherent within cartographic expression integral to both scientific and critical lines of inquiry. Numéro de notice : A2020-440 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3138/cart-2019-0029 Date de publication en ligne : 16/06/2020 En ligne : https://doi.org/10.3138/cart-2019-0029 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95498
in Cartographica > vol 55 n° 2 (Summer 2020) . - pp 124 - 135[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 031-2020021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Road safety evaluation through automatic extraction of road horizontal alignments from Mobile LiDAR System and inductive reasoning based on a decision tree / José Antonio Martin-Jimenez in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)
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[article]
Titre : Road safety evaluation through automatic extraction of road horizontal alignments from Mobile LiDAR System and inductive reasoning based on a decision tree Type de document : Article/Communication Auteurs : José Antonio Martin-Jimenez, Auteur ; Santiago Zazo, Auteur ; José Juan Arranz Justel, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 334 - 346 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] accident de la route
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] cohérence géométrique
[Termes IGN] données GNSS
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] Espagne
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] indice de risque
[Termes IGN] lidar mobile
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] segmentation
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] triangulation de DelaunayRésumé : (auteur) Safe roads are a necessity for any society because of the high social costs of traffic accidents. This challenge is addressed by a novel methodology that allows us to evaluate road safety from Mobile LiDAR System data, taking advantage of the road alignment due to its influence on the accident rate. Automation is obtained through an inductive reasoning process based on a decision tree that provides a potential risk assessment. To achieve this, a 3D point cloud is classified by an iterative and incremental algorithm based on a 2.5D and 3D Delaunay triangulation, which apply different algorithms sequentially. Next, an automatic extraction process of road horizontal alignment parameters is developed to obtain geometric consistency indexes, based on a joint triple stability criterion. Likewise, this work aims to provide a powerful and effective preventive and/or predictive tool for road safety inspections. The proposed methodology was implemented on three stretches of Spanish roads, each with different traffic conditions that represent the most common road types. The developed methodology was successfully validated through as-built road projects, which were considered as “ground truth.” Numéro de notice : A2018-541 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2018.10.004 Date de publication en ligne : 21/10/2018 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.10.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91565
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 146 (December 2018) . - pp 334 - 346[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018131 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible 081-2018133 DEP-EXM Revue LaSTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2018132 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : An Introduction to Machine Learning Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Miroslav Kubat, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2017 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-63913-0 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] apprentissage non-dirigé
[Termes IGN] apprentissage par renforcement
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] raisonnement inductif
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] test de performanceMots-clés libres : Bayesian classifiersboostingcomputational learning theorydecision treesgenetic algorithmslinear and polynomial classifiersnearest neighbor classifierneural networksperformance evaluationreinforcement learningstatistical learningtime-varying classes, imbalanced representationartificial intelligencemachine learningdata miningdeep learningunsupervised learning Résumé : (Auteur) [Introduction] This textbook presents fundamental machine learning concepts in an easy to understand manner by providing practical advice, using straightforward examples, and offering engaging discussions of relevant applications. The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, neural networks, and support vector machines. Later chapters show how to combine these simple tools by way of “boosting,” how to exploit them in more complicated domains, and how to deal with diverse advanced practical issues. One chapter is dedicated to the popular genetic algorithms. This revised edition contains three entirely new chapters on critical topics regarding the pragmatic application of machine learning in industry. The chapters examine multi-label domains, unsupervised learning and its use in deep learning, and logical approaches to induction as well as Inductive Logic Programming. Numerous chapters have been expanded, and the presentation of the material has been enhanced. The book contains many new exercises, numerous solved examples, thought-provoking experiments, and computer assignments for independent work. Numéro de notice : 26276 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel DOI : 10.1007/978-3-319-63913-0 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-63913-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94915 Etude de l'usage de la couleur dans l'apprentissage des SIG en géosciences : le cas de la cartographie d'aptitude / Raffaella Balzarini in Cartes & Géomatique, n° 222 (décembre 2014)
[article]
Titre : Etude de l'usage de la couleur dans l'apprentissage des SIG en géosciences : le cas de la cartographie d'aptitude Type de document : Article/Communication Auteurs : Raffaella Balzarini, Auteur ; Paule-Annick Davoine, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 71 - 83 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Rédaction cartographique
[Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] apprentissage (cognition)
[Termes IGN] cartographie thématique
[Termes IGN] conception cartographique
[Termes IGN] couleur (rédaction cartographique)
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] utilisateurRésumé : (Auteur) [Introduction] L'appropriation des méthodes et techniques géomatiques, en tant qu'outils d'aide à la prise de décision chez des utilisateurs novices en matière de SIG, est une situation de plus en plus courante qui s'inscrit dans l'évolution de la place de l'information géographique dans notre société. L'utilisation de l'information géographique n'est plus réservée aux spécialistes de la géographie, elle est aujourd'hui de plus en plus présente dans les pratiques professionnelles et quotidiennes de tous. Cela soulève donc la question de l'accessibilité aux connaissances géomatiques par des non-spécialistes. Nous nommons "non-spécialistes" les utilisateurs de SIG dont la formation universitaire ne relève pas de parcours en géographie ou en géomatique, mais qui, dans des perspectives professionnelles doivent se former aux méthodes d'analyse spatiale, à la modélisation de l'information géographique et à la réalisation de cartes. Nous nous questionnons sur les usages que ces utilisateurs "non-spécialistes" font des règles procédurales, analytiques et sémiotiques lorsqu'ils sont amenés à réaliser des cartes avec les SIG dans le cadre de projets environnementaux. Nous avons étudié ces usages d'une part à travers l'analyse des processus cognitifs qui sous-tendent le raisonnement visuel (MacEachren, 1995), et d'autre part à travers l'identification des différences entre les stratégies experts et novices (Petcovic et Libarkin, 2007). Cet article présente une synthèse des résultats de l'étude et les propositions de conception didactique mises en oeuvre dans le cadre de dispositifs de formation innovants. Numéro de notice : A2014-710 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75522
in Cartes & Géomatique > n° 222 (décembre 2014) . - pp 71 - 83[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2014041 RAB Revue Centre de documentation En réserve 3L Disponible Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 1. Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements / Pierre Marquis (2014)
Titre de série : Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 1 Titre : Représentation des connaissances et formalisation des raisonnements Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Pierre Marquis, Éditeur scientifique ; Odile Papini, Éditeur scientifique ; Henri Prade, Éditeur scientifique ; Jacques Pitrat, Préfacier, etc. Editeur : Toulouse : Cépaduès Année de publication : 2014 Importance : 672 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36493-041-4 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] méta connaissance
[Termes IGN] raisonnement
[Termes IGN] représentation des données
[Termes IGN] système d'aide à la décision
[Termes IGN] système dynamique
[Termes IGN] système multi-agentsIndex. décimale : 26.40 Intelligence artificielle Résumé : Cet ouvrage, organisé en 3 volumes, est issu de la communauté française des chercheurs en intelligence artificielle (IA). Il a pour objectif de dresser un panorama des recherches effectuées en IA allant de travaux fondamentaux aux applications et aux frontières, en mettant l’accent tout autant sur les résultats obtenus que sur les problématiques actuelles. Il s’adresse à un public d’étudiants de master et de doctorat, mais aussi de chercheurs et d’ingénieurs intéressés par ce domaine. Pour simuler sur un ordinateur un processus de raisonnement ou de prise de décision, il faut disposer d’une représentation de l’information à exploiter. Débutant par un chapitre retraçant la longue histoire de l’émergence de l’IA, ce premier volume passe ensuite en revue différents cadres de représentation, logiques, quantitatifs, ou graphiques, susceptibles de prendre en compte l’information incomplète, les exceptions, l’incertitude, le temps, l’espace, les préférences, les taxonomies, les normes, les émotions, ou encore la confiance entre agents. L’examen de différents types de raisonnement à base de similarité, et l’étude de nombreuses problématiques autour de la description des actions et de leurs conséquences, de l’argumentation, de la décision, du diagnostic, de la révision des croyances, de la fusion des informations, de l’interaction entre agents, de l’apprentissage, de l’acquisition et de la validation de bases de connaissances, complètent ce volume. Une postface revient sur les questions posées par la formalisation du raisonnement. Note de contenu :
1 Éléments pour une histoire de l’intelligence artificielle
2 Représentation des connaissances : modalités, conditionnels et raisonnement non monotone
3 Représentations de l’incertitude en intelligence artificielle
4 Raisonnement qualitatif sur les systèmes dynamiques, le temps et l’espace
5 Raisonner avec des ontologies : logiques de description et graphes conceptuels
6 Représentation des préférences
7 Normes et logique déontique
8 Raisonnement à partir de cas, raisonnement et apprentissage par analogie, gradualité et interpolation
9 Modèles d’apprentissage artificiel
10 Argumentation et raisonnement en présence de contradictions
11 Approches de la révision et de la fusion d’informations
12 Raisonnement sur l’action et le changement
13 Décision multicritère
14 Décision dans l’incertain
15 Systèmes multiagents : décision collective
16 Formalisation de systèmes d’agent cognitif, de la confiance et des émotions
17 Systèmes multiagents : négociation, persuasion
18 Diagnostic et supervision : approches à base de modèles
19 Validation et explication
20 Ingénierie des connaissancesNuméro de notice : 15822A Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74876 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15822-01A 26.40 Manuel Informatique Centre de documentation Informatique Disponible Panorama de l'intelligence artificielle, ses bases méthodologiques, ses développements, 3. L'intelligence artificielle : frontières et applications / Pierre Marquis (2014)
PermalinkEvolutionary search for understanding movement dynamics on mixed networks / William M. Spears in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)
PermalinkPermalinkA rough set approach to the discovery of classification rules in spatial data / Yee Leung in International journal of geographical information science IJGIS, vol 21 n° 9-10 (october 2007)
PermalinkPermalinkPermalinkAn extended cellular automaton using case-based reasoning for simulating urban development in a large complex region / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 20 n° 10 (november 2006)
PermalinkEvaluation of the horizontal resolution of SRTM elevation data / L. Pierce in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 72 n° 11 (November 2006)
PermalinkConception et exploitation d'une base de métadonnées de traitements informatiques, représentation opérationnelle des connaissances d'expert / Yann Abd-El-Kader (2006)
PermalinkSdC 2006, Semaine de la connaissance, 26 - 30 juin 2006, Nantes, France, Volume 1. IC 2006, 17es Journées francophones d'ingénierie des connaissances / Mounira Harzallah (2006)
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