Séminaire (organisé par l’équipe de recherche DI)

Benjamin QUOST


Classification de données imprécises au moyen de l’algorithme


Mardi 5 octobre 2010 à 14h en RD134


Résumé :

Cette présentation aborde le problème de la classification de données imprécises, au moyen de modèles de mélange Gaussiens. Nous proposons d’estimer les paramètres du modèle de mélange au moyen de l’algorithme EM flou (FEM). Cette extension de l’algorithme EM permet de prendre en compte des données imprécises représentées par des nombres flous.

Dans un premier temps, nous rappelons le principe de l’algorithme EM, et nous montrons comment il peut être étendu à FEM pour prendre en compte des nombres flous.

Nous évoquons ensuite le lien entre les estimations de paramètres réalisées par EM et FEM. Nous présentons quelques résultats expérimentaux qui permettent d’appréhender les propriétés de la méthode, avant de conclure et de présenter quelques perspectives de travail.

Seminars


Lundi 6 novembre 2017

Séminaire à 14 h 00 en GI042 (Bâtiment Blaise Pascal de l’UTC) présenté par Cheng-Lin LIU, Professeur et Directeur du laboratoire NLPR à Pékin.
« Research in CASIA, Beijing »


Mardi 20 juin 2017

Séminaire à 14h en GI042 (bâtiment Blaise Pascal), présenté par Patrice Perny, LIP6.
« Décision interactive sur domaine combinatoire par élicitation incrémentale de préférences ».


Jeudi 11 mai 2017

Séminaire à 14h en GI042 (bâtiment Blaise Pascal), présenté par Nicolas Maudet, LIP6 (Equipe SMA).
« Current issues in argumentation ».


Mardi 4 avril 2017

Séminaire à 14 h dans l’amphi du Centre d’Innovation de l’UTC, présenté par Xavier LAGORCE, PhD, Head of Computer Vision, Chronocam.
« Chronocam : Event-based cameras for machine vision »


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