Academic literature on the topic 'Classification de séries'
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Journal articles on the topic "Classification de séries"
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Yagouti, A., I. Abi-Zeid, T. B. M. J. Ouarda, and B. Bobée. "Revue de processus ponctuels et synthèse de tests statistiques pour le choix d'un type de processus." Revue des sciences de l'eau 14, no. 3 (2005): 323–61. http://dx.doi.org/10.7202/705423ar.
Full textAbstract:
Nous nous intéressons dans ce travail de recherche à la modélisation d'une série d'événements par la théorie des processus ponctuels temporels. Un processus ponctuel est défini comme étant un processus stochastique pour lequel chaque réalisation constitue une collection de points. Un grand nombre d'ouvrages traitent particulièrement de ces processus, cependant, il existe dans la littérature peu de travaux qui se préoccupent de l'analyse de séries d'événements. On identifie deux catégories de séries d'événements : une série d'un seul type d'événements et une série de plusieurs types d'événements. L'objectif de ce travail est de mettre en évidence les différents tests statistiques appliqués aux séries d'un seul ou de plusieurs types d'événements et de proposer une classification de ces tests. Nous présentons d'abord une revue de littérature des processus ponctuels temporels, accompagnée d'une classification de ces modèles. Par la suite, nous identifions les tests statistiques de séries d'un seul type d'événements et nous examinons leur applicabilité pour une série de deux ou de plusieurs types d'événements. Les tests statistiques identifiés sont répartis en quatre classes : analyse graphique, tests appliqués au processus de Poisson homogène et non homogène, tests appliqués au processus de renouvellement homogène et les tests de discrimination entre deux processus ponctuels. Ce travail est réalisé avec l'idée d'une application ultérieure dans le cadre de l'analyse du risque. Les résultats de cette recherche ont montré qu'il n'existe dans la littérature que des tests d'une série d'un seul type d'événements et ils sont, généralement, valables pour les processus ponctuels suivants : Poisson homogène et renouvellement homogène. L'application de ces tests aux séries de deux ou de plusieurs types d'événements est possible dans le cas où les événements sont définis par leurs nombres et leurs temps d'occurrence seulement, i.e. la durée de chaque événement n'est pas prise en considération.
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Ezan, Pascale. "Le phénomène de collection comme outil marketing à destination des enfants." Décisions Marketing N° 29, no. 1 (2003): 47–56. http://dx.doi.org/10.3917/dm.029.0047.
Full textAbstract:
Cet article explore le goût de la collection chez les enfants à partir d’une classification des séries. Il vise à montrer comment les entreprises répondent aux attentes des enfants. Le cas exploratoire des Pokémon permet de mettre en évidence les nouvelles orientations stratégiques à mettre en œuvre sur ce marché pour orchestrer les séries destinées aux enfants.
3
Mœglin, Colette. "Classification et changement de base pour les séries discrètes des groupes unitaires p-adiques." Pacific Journal of Mathematics 233, no. 1 (2007): 159–204. http://dx.doi.org/10.2140/pjm.2007.233.159.
Full text
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Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.
Full textAbstract:

 
 La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord classées indépendamment selon 5 classes, respectivement par forêts aléatoires et réseaux de neurones convolutifs. Les résultats sont alors fusionnés afin d'extraire les bâtiments le plus finement possible. Cette étape de fusion inclut une fusion au niveau pixellaire suivie d'une étape de régularisation spatiale intégrant un terme lié au contraste de l'image. Le résultat obtenu connaît ensuite une seconde fusion afin d'en déduire une tache urbaine : une mesure a priori de se trouver en zone urbaine est calculée à partir des objets bâtiments détectés précédemment et est fusionnée avec une classification binaire dérivée de la classification originale des données Sentinel-2.
 
 
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Alberola, Ricardo. "Estimating Volatility Returns Using ARCH Models. An Empirical Case: The Spanish Energy Market." Lecturas de Economía, no. 66 (October 23, 2009): 251–76. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n66a2607.
Full textAbstract:
Este artículo analiza las regularidades más comunes en las series de tiempo del rendimiento diario de las acciones del mercado de energía de España, desde un punto de vista empírico. Al ser una herramienta poderosa para modelar su volatilidad, ajustamos una selección de procesos de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH) a las series. Se encuentra que solo dos series tienen una relación significativa, aunque diferente, entre el rendimiento condicional esperado de la acción y su varianza condicional: Enagas, cuya relación es negativa y Cepsa, cuya relación es positiva. Se encuentra, además, que el mercado eléctrico ha sido el más volátil durante el período analizado. Palabras clave: series financieras, acciones, rendimiento, riesgo, volatilidad, modelos ARCH, puntos de cambio estructural. Clasificación JEL: C22. Abstract: This paper analyzes the most common regularities of daily stock returns time series in the Spanish Energy Market from an empirical point of view. As they are a powerful tool, we fit a selection of developments of Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) processes to the series in order to model their volatility. The paper finds that just two series have a significant and different relationship between the expected conditional stock return and its own conditional variance: Enagas (negative) and Cepsa (positive). It also finds that the electric market has been the most volatile market during the period under analysis. Keywords: financial series, stock, return, risk, volatility, ARCH model, structural change points. JEL classification: C22. Résumé: Cet article analyse, du point de vue empirique, les fréquences les plus communes dans les séries de temps du rendement journalier des actions du marché espagnol de l’énergie. Etant donné qu’il s’agit d’un outil puissant pour modeler leur volatilité, nous avons ajusté les séries à travers une sélection de processus d’heterocedasticité conditionnelle autorégressive (ARCH). Nous trouvons qu’il n’y a que deux séries qu’on une relation significative mais différente entre le rendement conditionnel attendu de l’action et sa variance conditionnelle : il s´agit de Enagas dont sa relation est négative et Cepsa dont sa relation est positive. Nos trouvons également que le marché d’électricité a été parmi tous les plus volatil pendant la période d’étude. Mots clés: séries financières, actions, rendement, risque, volatilité, modèles ARCH, points de changement structurel. Classification JEL: C22.
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Motta Campos Libos, Nayla, Adilson Pinheiro, and Rubia Girardi. "Análise Espacial de Dados de Monitoramentos de Qualidade de Água em Santa Catarina." Revista Brasileira de Geografia Física 16, no. 2 (2023): 672. http://dx.doi.org/10.26848/rbgf.v16.2.p672-687.
Full textAbstract:
O monitoramento da qualidade da água é essencial para a implementação dos instrumentos de gestão de recursos hídricos e ambiental, pois é a base para ações de licenciamento, planejamento, outorga, fiscalização e enquadramento dos corpos d’água. Na maioria dos cursos de água do território brasileiro, a qualidade da água só pode ser avaliada a partir de séries de dados de monitoramento não sistemáticos, provenientes de empresas que exercem atividades potencialmente poluidoras. O objetivo geral deste trabalho é analisar as séries de dados de monitoramento não sistemático e sistemático de qualidade da água no suporte ao enquadramento dos corpos d’água. Analisou-se 152 laudos de 15 pontos de monitoramento sistemático executados pelo programa QUALIÁGUA SC nos corpos hídricos principais da Bacia Hidrográfica do Rio Itajaí (BHRI) e 2.201 laudos de monitoramento não sistemático realizados nos mesmos rios. Aplicou-se métodos de estatística descritiva, inferencial e espacial aos parâmetros DBO5,20ºC, DQO, Coliformes Termotolerantes, Fósforo Total, Nitrato e Nitrogênio Amoniacal, com resultados indicando significativa similaridade entre as séries, exceto aos parâmetros Fósforo Total e Nitrato. As vantagens relacionadas à amplitude temporal da série de dados de monitoramento não sistemático indicam o alto potencial de apoio à gestão de recursos hídricos.Palavras-chave: qualidade da água; monitoramento de recursos hídricos; análise espacial. Spatial Assessment of Water Quality Monitoring Data in Santa Catarina (Brazil) ABSTRACTMonitoring water quality is essential for implementation of water resources management and environmental instruments, as well as the basis for licensing, planning, concession, inspection and water bodies classification. In most water courses in the Brazilian territory, water quality can only be evaluated from data series from non-systematic monitoring campaigns from companies that carry out potentially polluting activities. The general objective of this work is to evaluate the data series of non-systematic and systematic monitoring of water quality in the support of the classification of water bodies. We analyzed 152 campaigns carried out at 15 systematic monitoring points in the main water bodies of the Itajaí River Basin (BHRI) and 2,201 non-systematic monitoring campaigns carried out in the same rivers. For this, descriptive, inferential and spatial statistical methods were applied to the parameters BOD5.20ºC, COD, Thermotolerant Coliforms, Total Phosphorus, Nitrate and Ammoniacal Nitrogen, with results obtained indicated significant similarity between the series, except Total Phosphorus and Nitrate. The advantages related to the time span of the non-systematic monitoring data series indicate the high potential to support water resources management.Keywords: water quality; monitoring of water resources; spatial analysis.
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Peuchot, C., E. Hammel, Y. Meriane, N. Younan, and M. M. Diallo. "Hallux valgus arthrosique : intérêt de la chirurgie conservatrice." Médecine et Chirurgie du Pied 35, no. 3 (2019): 53–58. http://dx.doi.org/10.3166/mcp-2020-0036.
Full textAbstract:
En cas d’arthrose avérée de la première métatarsophalangienne (MTP1), associée à un hallux valgus (HV), le recours à une arthrodèse MTP1 est proposé par de nombreux auteurs. Dans les séries de corrections chirurgicales de l’HV publiées dans la littérature, par chirurgie conservant la MTP1, nous n’avons pas trouvé de travaux évaluant spécifiquement les résultats des patients porteurs d’une arthrose MTP1 associée. L’objectif de ce travail est d’étudier les résultats de la chirurgie conservatrice dans les cas d’association : HV avec arthrose MTP1 avérée. Le premier critère d’inclusion était la présence d’un angle M1–P1 supérieur à 20° sur la radiographie dorsoplantaire en charge. Le deuxième critère d’inclusion était la présence d’une arthrose MTP1, réalisant un stade 2 de Regnauld. Le troisième critère d’inclusion était un recul minimum de quatre mois. Au total, 36 pieds ont été opérés et revus. L’ostéotomie du premier métatarsien (M1) était soit un Scarf, soit un chevron distal. Les résultats ont été évalués sur trois groupes de critères : cliniques, radiologiques et chirurgicaux. Notre série comportait 100 % de femmes, d’âge moyen 67 ans. Trente-six pieds avaient une arthrose MTP1 degré 2 de Regnauld. Il n’y avait aucun enraidissement majeur et aucun métatarsus élévatus. Nous avons fait 31 ostéotomies Scarf et cinq ostéotomies en chevron distal. Dans tous les cas, nous avons fait un raccourcissement de M1 pour décompression et une ostéotomie basale de P1 avec raccourcissement. Au recul de quatre mois, le score AOFAS moyen était à 94,3 ; les amplitudes de mobilité MTP1 étaient à 77°. Vingt-trois pieds avaient un interligne élargi par rapport au préopératoire, 13 pieds avaient un interligne inchangé, aucun pied ne présentait une aggravation du pincement arthrosique. Notre série montre que la question d’une chirurgie conservatrice en cas d’association (arthrose de stade 2 + HV) se pose pour presque un patient sur dix. Nous pensons que les classifications spécifiquement dédiées à l’hallux rigidus ne sont pas adaptées à la description de l’arthrose observée en cas d’HV. La classification de Regnauld mentionne des modifications morphologiques très peu observées dans notre série. La classification de Coughlin tient compte de l’horizontalisation progressive de M1 (métatarsus élévatus), non retrouvée dans notre série. Pour Coughlin, l’association (HV + hallux rigidus) est rare. Dans cette série, l’association HV avec arthrose sans rigidus concerne près de 10 % des patients opérés pour HV. La présence d’une arthrose MTP1 préopératoire dans l’HV n’altère pas la satisfaction du patient après chirurgie conservatrice. À quatre mois de recul, il n’y a pas de douleurs articulaires d’arthrose. Nous attribuons cette bonne évolution à deux facteurs : le raccourcissement qui décomprime l’articulation et soulage ainsi le cartilage et le changement des rapports articulaires avec la modification des rapports anatomiques entre surfaces articulaires. Chez nos patients opérés pour un HV associé à une arthrose MTP1 de stade 2, par chirurgie conservant la MTP1, à quatre mois de recul : 100 % ont un périmètre de marche illimité, 94,5 % de très bons résultats sur la douleur, aucun n’a de majoration de l’enraidissement. En cas d’association HV avec arthrose MPT1, la chirurgie conservatrice de l’articulation MTP1 peut être proposée aux patients dont l’arthrose ne dépasse pas le degré 2 de Regnauld. Les résultats sont comparables à ceux des séries de patients opérés pour HV sans arthrose. La limite de notre étude est le recul de quatre mois.
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BLASCO, LAURE, and CORINNE BLONDEL. "ALGÈBRES DE HECKE ET SÉRIES PRINCIPALES GÉNÉRALISÉES DE Sp4(F)." Proceedings of the London Mathematical Society 85, no. 3 (2002): 659–85. http://dx.doi.org/10.1112/s0024611502013667.
Full textAbstract:
The aim of this work is to expand Bushnell and Kutzko's theory of $G$-covers [Proc. London Math. Soc. 77 (1998) 582–634] up to a full description of the generalized principal series of the $p$-adic group ${\rm Sp}_4(F)$, with $p$ odd.We start with a Levi component $M$ of a maximal parabolic subgroup $P$ of $G = {\rm Sp}_4(F)$ and an explicit type $(J_M, \tau_M)$ for the inertial class $S$ in $M$ of a supercuspidal representation of $M$. We compute the Hecke algebra of a $G$-cover $(J, \tau)$ of $(J_M, \tau_M)$ constructed in our previous work [Ann. Inst. Fourier 49 (1999) 1805–1851]: it is a convolution algebra on a Coxeter group (namely, the affine Weyl group of either $U(1,1)(F)$, in the case of the Siegel parabolic, or ${\rm SL}_2(F)$), described explicitly by generators and relations.From this and Bushnell and Kutzko's work we derive the structure of the parabolically induced representations ${\rm ind}_P^G \pi$, for $\pi$ in $S$, and we find their discrete series subrepresentations if any, thus recovering, through the theory of $G$-covers, results previously obtained by Shahidi using different methods.The paper is written in French.2000 Mathematical Subject Classification: 22E50, 11F70.
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Moeglin, C. "Sur la classification des séries discrètes des groupes classiques p-adiques: paramètres de Langlands et exhaustivité." Journal of the European Mathematical Society 4, no. 2 (2002): 143–200. http://dx.doi.org/10.1007/s100970100033.
Full text
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Wargon, Sylvia T. "Statistiques officielles et évolution des valeurs sociales : le cas de la personne repère dans les recensements canadiens de 1981 et de 1986." Cahiers québécois de démographie 18, no. 2 (2004): 343–60. http://dx.doi.org/10.7202/010020ar.
Full textAbstract:
RÉSUMÉ L'évolution des valeurs sociales a entraîné certaines modifications de termes, de concepts et de questions dans les recensements du Canada de 1981 et de 1986. Ce texte présente les changements effectués et leurs conséquences pour certaines données relatives aux ménages et aux familles, en particulier celles qui concernent la personne repère, le soutien du ménageet la classification des familles selon le genre. Dans l'ensemble, l'ajustement à la réalité sociale n'a pas entraîné de ruptures significatives dans les séries chronologiques; il en est résulté des données de meilleure qualité, ainsi que quelques conséquences imprévues, qui posent de nouveaux défis aux recenseurs.
Dissertations / Theses on the topic "Classification de séries"
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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.
Full textAbstract:
La classification de séries temporelles a suscité beaucoup d’intérêt au cours des dernières années en raison de ces nombreuses applications. Nous commençons par proposer la méthode Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) qui utilise des descripteurs locaux basés sur la méthode SIFT, adaptés pour les données en une dimension et extraits à intervalles réguliers. Des expériences approfondies montrent que notre méthode D-BoTSW surpassent de façon significative presque tous les classificateurs de référence comparés. Ensuite, nous proposons un nouvel algorithmebasé sur l’algorithme Learning Time Series Shapelets (LTS) que nous appelons Adversarially- Built Shapelets (ABS). Cette méthode est basée sur l’introduction d’exemples adversaires dans le processus d’apprentissage de LTS et elle permet de générer des shapelets plus robustes. Des expériences montrent une amélioration significative de la performance entre l’algorithme de base et notre proposition. En raison du manque de jeux de données labelisés, formatés et disponibles enligne, nous utilisons deux jeux de données appelés TiSeLaC et Brazilian-Amazon<br>Time Series Classification (TSC) has received an important amount of interest over the past years due to many real-life applications. In this PhD, we create new algorithms for TSC, with a particular emphasis on Remote Sensing (RS) time series data. We first propose the Dense Bag-of-Temporal-SIFT-Words (D-BoTSW) method that uses dense local features based on SIFT features for 1D data. Extensive experiments exhibit that D-BoTSW significantly outperforms nearly all compared standalone baseline classifiers. Then, we propose an enhancement of the Learning Time Series Shapelets (LTS) algorithm called Adversarially-Built Shapelets (ABS) based on the introduction of adversarial time series during the learning process. Adversarial time series provide an additional regularization benefit for the shapelets and experiments show a performance improvementbetween the baseline and our proposed framework. Due to the lack of available RS time series datasets,we also present and experiment on two remote sensing time series datasets called TiSeLaCand Brazilian-Amazon
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Jebreen, Kamel. "Modèles graphiques pour la classification et les séries temporelles." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0248/document.
Full textAbstract:
Dans cette thèse nous nous intéressons aux méthodes de classifications supervisées utilisant les réseaux bayésiens. L'avantage majeur de ces méthodes est qu'elles peuvent prendre en compte les interactions entre les variables explicatives. Dans une première partie nous proposons une procédure de discrétisation spécifique et une procédure de sélection de variables qui permettent d'améliorer considérablement les classifieurs basés sur des réseaux bayésiens. Cette procédure a montré de très bonnes performances empiriques sur un grand choix de jeux de données connus de l’entrepôt d'apprentissage automatique (UCI Machine Learning repository). Une application pour la prévision de type d’épilepsie à partir de de caractéristiques des patients extraites des images de Tomographie par émission de positrons (TEP) confirme l’efficacité de notre approche comparé à des approches communes de classifications supervisées. Dans la deuxième partie de cette thèse nous nous intéressons à la modélisation des interactions entre des variables dans le contexte de séries chronologiques en grande dimension. Nous avons proposé deux nouvelles approches. La première, similaire à la technique "neighborhood Lasso" remplace la technique Lasso par des machines à vecteurs de supports. La deuxième approche est un réseau bayésien restreint: les variables observées à chaque instant et à l’instant précédent sont utilisées dans un réseau dont la structure est restreinte. Nous montrons l’efficacité de ces approches par des simulations utilisant des donnés simulées issues de modèles linéaires, non-linéaires et un mélange des deux<br>First, in this dissertation, we will show that Bayesian networks classifiers are very accurate models when compared to other classical machine learning methods. Discretising input variables often increase the performance of Bayesian networks classifiers, as does a feature selection procedure. Different types of Bayesian networks may be used for supervised classification. We combine such approaches together with feature selection and discretisation to show that such a combination gives rise to powerful classifiers. A large choice of data sets from the UCI machine learning repository are used in our experiments, and the application to Epilepsy type prediction based on PET scan data confirms the efficiency of our approach. Second, in this dissertation we also consider modelling interaction between a set of variables in the context of time series and high dimension. We suggest two approaches; the first is similar to the neighbourhood lasso where the lasso model is replaced by Support Vector Machines (SVMs); the second is a restricted Bayesian network for time series. We demonstrate the efficiency of our approaches simulations using linear and nonlinear data set and a mixture of both
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Jean, Sandrine. "Classification à conjugaison près des séries de p-torsion." Limoges, 2008. https://aurore.unilim.fr/theses/nxfile/default/730bf760-8418-47c7-bec5-45796c5d7e8f/blobholder:0/2008LIMO4011.pdf.
Full textAbstract:
Selon la version de Green-Matignon de la conjecture de F. Oort, toute série d'ordre pn peut être relevée en une série de même ordre dont les coefficients sont entiers sur une extension convenable de Qp. Il est donc nécessaire de relever une série de chaque classe de conjugaison pour pouvoir relever l'ensemble des séries formelles d'ordre pn. C'est pourquoi, nous avons étudier dans ce travail les classes de conjugaison des séries d'ordre pn à coefficients dans la clôture algébrique Fpalg de Fp. Le premier chapitre est consacré aux rappels concernant les corps locaux et en particulier sur les corps locaux de caractéristique p. Dans le deuxième chapitre, nous donnons une démonstration au théorème de B. Klopsch qui donne les classes de conjugaison des séries d'ordre p dans le cas où le corps résiduel est parfait. Le troisième chapitre est dédié aux vecteurs de Witt et donne une réduction possible de ses vecteurs. Puis, dans le quatrième chapitre, nous utilisons les vecteurs de Witt de longueur n qui, grâce à la théorie d'Artin-Schreier-Witt déterminent les extensions de corps de degré pn. Dans le cinquième chapitre, nous utilisons l'équivalence entre endomorphismes et séries pour construire la première bijection établie entre un ensemble An de vecteurs de Witt et une caractérisation des extensions de degré pn de K. La seconde bijection permet, grâce à une certaine action de groupe, d'établir une correspondance entre les classes de conjugaison d'ordre pn et les orbites de An sous cette action. C'est ce que nous établissons dans le chapitre six. Pour finir, dans le dernier chapitre, nous donnons deux calculs, l'un utilisant la théorie de Lubin-Tate et l'autre la théorie d'Artin-Schreier-Witt, permettant d'obtenir une écriture explicite de séries d'ordre 4 pour la conjugaison<br>According to Green-Matignon's version of the conjecture of F. Oort, any series of order pn can be lifted up by a série of the same order which coefficients are integer in a certain extension of Qp. So it is necessary to lift a series of every conjugacy class to lift all formal power series of order pn. That is why, we have studied, in this report, conjugacy classes of formal power series of order pn with coefficients in the algebraic closure Fpalg de Fp. The first chapter is dedicated to recalls on locals fields and especially local fields of characteristc p. In the second chapter, we give a second proof of the theorem of B. Klopsch which states the conjugacy classes of series of order p when the residue field is perfect. The third chapter is dedicated to Witt vectors and gives a reduction of these vectors. Then, in the fourth chapter, we use Witt vectors of length n which, thanks to Artin-Schreier-Witt theory, determined any extensions of degree pn. In the fifth chapter, we use the equivalence between endomorphisms and formal power series to construct the first bijection which states a link between a set An of Witt vectors and a certain characterization of extension of degree pn of K. The second bijection permits, thanks to a certain action of group to get a correspondence between conjugacy classes of order pn and the orbits of An under this action. This is this bijection we will build in the sixth chapter. Finally, in the last chapter, we give two calculations, the first one using the Lubin-Tate theory and the second one Artin-Schreier-Witt theory, to get an explicit writting of series of order 4 for he conjugation law
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Caiado, Aníbal Jorge da Costa Cristóvão. "Distance-based methods for classification and clustering of time series." Doctoral thesis, Instituto Superior de Economia e Gestão, 2006. http://hdl.handle.net/10400.5/3531.
Full text
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Renard, Xavier. "Time series representation for classification : a motif-based approach." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066593.
Full textAbstract:
Nos travaux décrits dans cette thèse portent sur l’apprentissage d’une représentation pour la classification automatique basée sur la découverte de motifs à partir de séries temporelles. L’information pertinente contenue dans une série temporelle peut être encodée temporellement sous forme de tendances, de formes ou de sous-séquences contenant habituellement des distorsions. Des approches ont été développées pour résoudre ces problèmes souvent au prix d’une importante complexité calculatoire. Parmi ces techniques nous pouvons citer les mesures de distance et les représentations de l’information contenue dans les séries temporelles. Nous nous concentrons sur la représentation de l’information contenue dans les séries temporelles. Nous proposons un cadre (framework) pour générer une nouvelle représentation de séries temporelles basée sur la découverte automatique d’ensembles discriminants de sous-séquences. Cette représentation est adaptée à l’utilisation d’algorithmes de classification classiques basés sur des attributs. Le framework proposé transforme un ensemble de séries temporelles en un espace d’attributs (feature space) à partir de sous-séquences énumérées des séries temporelles, de mesures de distance et de fonctions d’agrégation. Un cas particulier de ce framework est la méthode notoire des « shapelets ». L’inconvénient potentiel d’une telle approache est le nombre très important de sous-séquences à énumérer en ce qu’il induit un très grand feature space, accompagné d’une très grande complexité calculatoire. Nous montrons que la plupart des sous-séquences présentes dans un jeu de données composé de séries temporelles sont redondantes. De ce fait, un sous-échantillonnage aléatoire peut être utilisé pour générer un petit sous-ensemble de sous-séquences parmi l’ensemble exhaustif, en préservant l’information nécessaire pour la classification et tout en produisant un feature space de taille compatible avec l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique de l’état de l’art avec des temps de calculs raisonnable. On démontre également que le nombre de sous-séquences à tirer n’est pas lié avec le nombre de séries temporelles présent dans l’ensemble d’apprentissage, ce qui garantit le passage à l’échelle de notre approche. La combinaison de cette découverte dans le contexte de notre framework nous permet de profiter de techniques avancées (telles que des méthodes de sélection d’attributs multivariées) pour découvrir une représentation de séries temporelles plus riche, en prenant par exemple en considération les relations entre sous-séquences. Ces résultats théoriques ont été largement testés expérimentalement sur une centaine de jeux de données classiques de la littérature, composés de séries temporelles univariées et multivariées. De plus, nos recherches s’inscrivant dans le cadre d’une convention de recherche industrielle (CIFRE) avec Arcelormittal, nos travaux ont été appliqués à la détection de produits d’acier défectueux à partir des mesures effectuées par les capteurs sur des lignes de production<br>Our research described in this thesis is about the learning of a motif-based representation from time series to perform automatic classification. Meaningful information in time series can be encoded across time through trends, shapes or subsequences usually with distortions. Approaches have been developed to overcome these issues often paying the price of high computational complexity. Among these techniques, it is worth pointing out distance measures and time series representations. We focus on the representation of the information contained in the time series. We propose a framework to generate a new time series representation to perform classical feature-based classification based on the discovery of discriminant sets of time series subsequences (motifs). This framework proposes to transform a set of time series into a feature space, using subsequences enumerated from the time series, distance measures and aggregation functions. One particular instance of this framework is the well-known shapelet approach. The potential drawback of such an approach is the large number of subsequences to enumerate, inducing a very large feature space and a very high computational complexity. We show that most subsequences in a time series dataset are redundant. Therefore, a random sampling can be used to generate a very small fraction of the exhaustive set of subsequences, preserving the necessary information for classification and thus generating a much smaller feature space compatible with common machine learning algorithms with tractable computations. We also demonstrate that the number of subsequences to draw is not linked to the number of instances in the training set, which guarantees the scalability of the approach. The combination of the latter in the context of our framework enables us to take advantage of advanced techniques (such as multivariate feature selection techniques) to discover richer motif-based time series representations for classification, for example by taking into account the relationships between the subsequences. These theoretical results have been extensively tested on more than one hundred classical benchmarks of the literature with univariate and multivariate time series. Moreover, since this research has been conducted in the context of an industrial research agreement (CIFRE) with Arcelormittal, our work has been applied to the detection of defective steel products based on production line's sensor measurements
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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324/document.
Full textAbstract:
Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée<br>This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted
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Dilmi, Mohamed Djallel. "Méthodes de classification des séries temporelles : application à un réseau de pluviomètres." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2019SORUS087.pdf.
Full textAbstract:
La question de l’impact du changement climatique sur l’évolution temporelle des précipitations ainsi que l’impact de l’ilot de chaleur parisien sur la répartition spatiale des précipitations motivent l’étude de la variabilité du cycle de l’eau à fine échelle en Île-de-France. Une façon d'analyser cette variabilité en utilisant les données d'un réseau de pluviomètres est d'effectuer une classification sur les séries temporelles mesurées par le réseau. Dans cette thèse, nous avons exploré deux approches pour la classification des séries temporelles : pour la première approche basée sur la description des séries par des caractéristiques, un algorithme de sélection des caractéristiques basé sur les algorithmes génétiques et les cartes topologiques a été proposé. Pour la deuxième approche basée sur la comparaison de formes, une mesure de dissimilarité (Itérative downscaling time warping) a été développée pour comparer deux séries temporelles. Ensuite les limites des deux approches ont été discutées et suivies d'une mise en place d'une approche mixte qui combine les avantages de chaque approche. L’approche a d’abord été appliquée à l’évaluation de la variabilité spatiale des précipitations. Pour l’évaluation de la variabilité temporelle des précipitations, une classification des événements de précipitation observés par une station a été réalisée puis étendue sur l’ensemble du réseau pluviométrique. L’application sur la série historique de Paris-Montsouris (1873-2015) permet de discriminer automatiquement les années « remarquables » d’un point de vue météorologique<br>The impact of climat change on the temporal evolution of precipitation as well as the impact of the Parisian heat island on the spatial distribution of précipitation motivate studying the varaibility of the water cycle on a small scale on île-de-france. one way to analyse this varaibility using the data from a rain gauge network is to perform a clustring on time series measured by this network. In this thesis, we have explored two approaches for time series clustring : for the first approach based on the description of series by characteristics, an algorithm for selecting characteristics based on genetic algorithms and topological maps has been proposed. for the second approach based on shape comparaison, a measure of dissimilarity (iterative downscaling time warping) was developed to compare two rainfall time series. Then the limits of the two approaches were discuddes followed by a proposition of a mixed approach that combine the advantages of each approach. The approach was first applied to the evaluation of spatial variability of precipitation on île-de-france. For the evaluation of the temporal variability of the precpitation, a clustring on the precipitation events observed by a station was carried out then extended on the whole rain gauge network. The application on the historical series of Paris-Montsouris (1873-2015) makes it possible to automatically discriminate "remarkable" years from a meteorological point of view
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Ziat, Ali Yazid. "Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066324.
Full textAbstract:
Nous nous intéressons au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe, ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuiteproposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises.Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée<br>This thesis deals with the development of time series analysis methods. Our contributions focus on two tasks: time series forecasting and classification. Our first contribution presents a method of prediction and completion of multivariate and relational time series. The aim is to be able to simultaneously predict the evolution of a group of time series connected to each other according to a graph, as well as to complete the missing values in these series (which may correspond for example to a failure of a sensor during a given time interval). We propose to use representation learning techniques to forecast the evolution of the series while completing the missing values and taking into account the relationships that may exist between them. Extensions of this model are proposed and described: first in the context of the prediction of heterogeneous time series and then in the case of the prediction of time series with an expressed uncertainty. A prediction model of spatio-temporal series is then proposed, in which the relations between the different series can be expressed more generally, and where these can be learned.Finally, we are interested in the classification of time series. A joint model of metric learning and time-series classification is proposed and an experimental comparison is conducted
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Esling, Philippe. "Multiobjective time series matching and classification." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066704.
Full textAbstract:
Plusieurs millions d’années d’évolution génétique ont façonné notre système auditif, permettant d’effectuer une discrimination flexible des événements acoustiques. Nous pouvons ainsi traiter simultanément plusieurs échelles de perception contradictoires de manière multidimensionnelle. De plus, nous avons une capacité à extraire une structure cohérente à partir de formes temporelles. Nous montrons qu’en émulant ces mécanismes dans nos choix algorithmiques, nous pouvons créer des approches efficaces de recherche et classification, dépassant le cadre des problématiques musicales. Nous introduisons ainsi le problème de MultiObjective Time Series (MOTS) et proposons un algorithme efficace pour le résoudre. Nous introduisons deux paradigmes innovants de recherche sur les fichiers audio. Nous introduisons un nouveau paradigme de classification basé sur la domination d'hypervolume, appelé HyperVolume-MOTS (HV-MOTS). Ce système étudie le comportement de la classe entière par sa distribution et sa diffusion sur l’espace d’optimisation. Nous montrons une amélioration sur les méthodes de l’état de l’art sur un large éventail de problèmes scientifiques. Nous présentons ainsi un système d’identification biométrique basée sur les sons produit par les battements de coeur, atteignant des taux d’erreur équivalents à d’autres caractéristiques biométriques. Ces résultats sont confirmés par le l'ensemble de données cardiaques de l’étude d’isolation Mars500. Enfin, nous étudions le problème de la génération de mélanges sonores orchestraux imitant au mieux une cible audio donnée. L'algorithme de recherche basé sur le problème MOTS nous permet d’obtenir un ensemble de solutions efficaces<br>Millions of years of genetic evolution have shaped our auditory system, allowing to discriminate acoustic events in a flexible manner. We can perceptually process multiple de-correlated scales in a multidimensional way. In addition, humans have a natural ability to extract a coherent structure from temporal shapes. We show that emulating these mechanisms in our algorithmic choices, allow to create efficient approaches to perform matching and classification, with a scope beyond musical issues. We introduce the problem of multiobjective Time Series (MOTS) and propose an efficient algorithm to solve it. We introduce two innovative querying paradigms on audio files. We introduce a new classification paradigm based on the hypervolume dominated by different classes called hypervolume-MOTS (HV-MOTS). This system studies the behavior of the whole class by its distribution and spread over the optimization space. We show an improvement over the state of the art methods on a wide range of scientific problems. We present a biometric identification systems based on the sounds produced by heartbeats. This system is able to reach low error rates equivalent to other biometric features. These results are confirmed by the extensive cardiac data set of the Mars500 isolation study. Finally, we study the problem of generating orchestral mixtures that could best imitate a sound target. The search algorithm based on MOTS problem allows to obtain a set of solutions to approximate any audio source
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Rhéaume, François. "Une méthode de machine à état liquide pour la classification de séries temporelles." Thesis, Université Laval, 2012. http://www.theses.ulaval.ca/2012/28815/28815.pdf.
Full textAbstract:
L'intérêt envers la neuroscience informatique pour les applications d'intelligence arti-
cielle est motivé par plusieurs raisons. Parmi elles se retrouve la rapidité avec laquelle
le domaine evolue, promettant de nouvelles capacités pour l'ingénieur. Dans cette
thèse, une méthode exploitant les récents avancements en neuroscience informatique est
présentée: la machine à état liquide (\liquid state machine"). Une machine à état liquide
est un modèle de calcul de données inspiré de la biologie qui permet l'apprentissage
sur des
ux de données. Le modèle représente un outil prometteur de reconnaissance
de formes temporelles. Déjà, il a démontré de bons résultats dans plusieurs applications.
En particulier, la reconnaissance de formes temporelles est un problème d'intérêt
dans les applications militaires de surveillance telle que la reconnaissance automatique
de cibles. Jusqu'à maintenant, la plupart des machines à état liquide crées pour des
problèmes de reconnaissance de formes sont demeurées semblables au modèle original.
D'un point de vue ingénierie, une question se dégage: comment les machines à
état liquide peuvent-elles être adaptées pour améliorer leur aptitude à solutionner des
problèmes de reconnaissance de formes temporelles ? Des solutions sont proposées. La
première solution suggèrée se concentre sur l'échantillonnage de l'état du liquide. À ce
sujet, une méthode qui exploite les composantes fréquentielles du potentiel sur les neurones
est définie. La combinaison de différents types de vecteurs d'état du liquide est
aussi discutée. Deuxièmement, une méthode pour entrâner le liquide est développée.
La méthode utilise la plasticité synaptique à modulation temporelle relative pour modeler
le liquide. Une nouvelle approche conditionnée par classe de données est proposée,
où différents réseaux de neurones sont entraînés exclusivement sur des classes particuli
ères de données. Concernant cette nouvelle approche ainsi que celle concernant
l'échantillonnage du liquide, des tests comparatifs ont été effectués avec l'aide de jeux
de données simulées et réelles. Les tests permettent de constater que les méthodes
présentées surpassent les méthodes conventionnelles de machine à état liquide en termes
de taux de reconnaissance. Les résultats sont encore plus encourageants par le
fait qu'ils ont été obtenus sans l'optimisation de plusieurs paramètres internes pour les
differents jeux de données testés. Finalement, des métriques de l'état du liquide ont été
investiguées pour la prédiction de la performance d'une machine à état liquide.<br>There are a number of reasons that motivate the interest in computational neuroscience
for engineering applications of artificial intelligence. Among them is the speed
at which the domain is growing and evolving, promising further capabilities for artificial
intelligent systems. In this thesis, a method that exploits the recent advances in computational
neuroscience is presented: the liquid state machine. A liquid state machine
is a biologically inspired computational model that aims at learning on input stimuli.
The model constitutes a promising temporal pattern recognition tool and has shown
to perform very well in many applications. In particular, temporal pattern recognition
is a problem of interest in military surveillance applications such as automatic target
recognition. Until now, most of the liquid state machine implementations for spatiotemporal
pattern recognition have remained fairly similar to the original model. From an
engineering perspective, a challenge is to adapt liquid state machines to increase their
ability for solving practical temporal pattern recognition problems. Solutions are proposed.
The first one concentrates on the sampling of the liquid state. In this subject,
a method that exploits frequency features of neurons is defined. The combination of
different liquid state vectors is also discussed. Secondly, a method for training the liquid
is developed. The method implements synaptic spike-timing dependent plasticity
to shape the liquid. A new class-conditional approach is proposed, where different networks
of neurons are trained exclusively on particular classes of input data. For the
suggested liquid sampling methods and the liquid training method, comparative tests
were conducted with both simulated and real data sets from different application areas.
The tests reveal that the methods outperform the conventional liquid state machine approach.
The methods are even more promising in that the results are obtained without
optimization of many internal parameters for the different data sets. Finally, measures
of the liquid state are investigated for predicting the performance of the liquid state
machine.
Books on the topic "Classification de séries"
1
Hunting serial predators: A multivariate classification approach to profiling violent behavior. CRC Press, 2000.
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2
de, Saint-Laurent Raymond. La Mémoire: Sa nature, ses lois, les conditions de son fonctionnement, son développement par les méthodes psychologiques, les procédés mnémotechniques pour retenir séries de chiffres listes de mots classifications charologiques. Aubanel, 1988.
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4
Introduction to serials work for library technicians. Haworth Information Press, 2004.
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5
1953-, Caraway Beatrice L., and Thomas Nancy G, eds. Notes for serials cataloging. 2nd ed. Libraries Unlimited, 1998.
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6
Godwin, Grover Maurice. Hunting Serial Predators: A Multivariate Classification Approach to Profiling Violent Behavior. Taylor & Francis Group, 2018.
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7
Godwin, Grover Maurice. Hunting Serial Predators: A Multivariate Classification Approach to Profiling Violent Behavior. CRC, 1999.
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8
Godwin, Grover Maurice. Hunting Serial Predators: A Multivariate Classification Approach to Profiling Violent Behavior. Taylor & Francis Group, 1999.
Find full textBook chapters on the topic "Classification de séries"
1
Sloan, Ian H., and Linda Walsh. "Lattice Rules — Classification and Searches." In International Series of Numerical Mathematics / Internationale Schriftenreihe zur Numerischen Mathematik / Série internationale d’Analyse numérique. Birkhäuser Basel, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-6398-8_23.
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2
Smith, Kenneth Owen. "A cognate theory of generic classification in the Airs Sérieux et à boire of Sébastien de Brossard." In Cognate Music Theories. Routledge, 2024. http://dx.doi.org/10.4324/9781003311690-9.
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3
DUMITRU, Corneliu Octavian, and Mihai DATCU. "Analyse sémantique de séries chronologiques d’images satellitaires." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch3.
Full textAbstract:
Ce chapitre propose une analyse du besoin de sémantique descriptive pour les séries chronologiques issues de l’observation de la Terre par télédétection. Il propose un état de l’art des métriques, des mesures de similarités, des méthodes d’extraction de caractéristiques spécifiques à la classification des séries chronologiques d’images de télédétection.
4
MOLINIER, Matthieu, Jukka MIETTINEN, Dino IENCO, Shi QIU, and Zhe ZHU. "Analyse de séries chronologiques d’images satellitaires optiques pour des applications environnementales." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch4.
Full textAbstract:
Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détaillant trois types d'architectures de réseau adaptées à l'analyse de séries chronologiques d'images satellitaires : les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de neurones convolutifs et les modèles hybrides combinant ces deux derniers modèles de réseau.
5
HEDHLI, Ihsen, Gabriele MOSER, Sebastiano B. SERPICO, and Josiane ZERUBIA. "Champs de Markov et séries chronologiques d’images multicapteurs et multirésolution." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch1.
Full textAbstract:
Ce chapitre traite le problème de la génération d'une carte de classification à partir d'images de télédétection. Il propose une approche d’analyse basée sur plusieurs quad-arbres en cascade pour résoudre le problème difficile de la fusion multicapteur, multifréquence et multirésolution, à des fins de classification de séries chronologiques d’images.
6
PELLETIER, Charlotte, and Silvia VALERO. "Techniques de classification basées sur les pixels pour les séries chronologiques d’images satellitaires." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch2.
Full textAbstract:
Au cours des dernières années, les stratégies de classification basées sur l’apprentissage profond ont permis de générer automatiquement des caractéristiques pertinentes pour la description d’informations numériques à partir de données très hétérogènes. Ce chapitre traite de la classification des séries chronologiques d’images de télédétection en présentant un aperçu des algorithmes de classification supervisée proposés dans la littérature. Il se concentre sur les méthodes opérant au niveau « pixel », c’est-à-dire sans prendre en compte le contexte spatial englobant le pixel considéré.
7
MŒGLIN, COLETTE. "CLASSIFICATION DES SÉRIES DISCRÈTES POUR CERTAINS GROUPES CLASSIQUES p-ADIQUES." In Harmonic Analysis, Group Representations, Automorphic Forms and Invariant Theory. WORLD SCIENTIFIC, 2007. http://dx.doi.org/10.1142/9789812770790_0007.
Full text
8
ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER, and Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.
Full textAbstract:
Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
9
ZANETTI, Massimo, Francesca BOVOLO, and Lorenzo BRUZZONE. "Statistiques par différences pour les changements multispectraux." In Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch9.
Full textAbstract:
Dans ce chapitre, nous introduisons deux modèles statistiques pour la description de la distribution des vecteurs de différences spectrales, et nous en tirons des méthodes de détection de changements basées sur une différence d'images. Le chapitre introduit d'abord le modèle standard à deux classes inchangé/changé pour la classification binaire. Lorsqu'on considère les informations de module, le modèle à deux classes peut être décrit par un mélange de distributions Rayleigh-Rice. L'estimation de paramètres de ce mélange est une tâche non triviale car ce modèle est non conventionnel. Par conséquent, une version de l'algorithme espérance-maximisation (EM), qui est adaptée spécifiquement au mélange Rayleigh-Rice, est présentée. Le chapitre propose alors une généralisation du modèle à deux classes inchangé/changé au cas multiclasse.
10
"Classification-cadre des Nations Unies pour l’énergie fossile et les reserves et ressources minérales, 2009 (CCNU-2009)." In CEE Série énergie. UN, 2014. http://dx.doi.org/10.18356/f3047853-fr.
Full textConference papers on the topic "Classification de séries"
1
Rozin, Bionda, and Daniel Carlos Guimarães Pedronette. "Time Series Classification using Shape Features based on Angle Statistics." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2021. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2021.18276.
Full textAbstract:
Séries temporais possuem grande aplicabilidade nos mais diversos cenários, incluindo os domínios científicos, agrícola, econômico, entre outros. Portanto, criar representações efetivas de uma série temporal é uma tarefa desafiadora, pois possibilita análises mais precisas e, consequentemente, obtenção de resultados e conclusões mais assertivas em diversas tarefas de aprendizado de máquina. Uma das principais tarefas associadas é a classificação, que pode ser realizada a partir de diferentes representações computacionais das séries temporais. Este trabalho tem como principal objetivo melhorar a eficácia de tarefas de classificação, utilizando uma representação das séries temporais obtida pelo algoritmo Beam Angle Statistics, um extrator de características de contorno baseado em estatísticas angulares.
2
Trindade, Rodrigo Neves, Luiz H. D. Martins, Geraldo Nunes Correa, and Ivan José dos Reis Filho. "Using a labeling function for automatic classification of agribusiness news: A weak supervisory approach." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2022.227219.
Full textAbstract:
O grande volume de notícias geradas na internet têm aumentado o uso de aplicações com aprendizado de máquina. Modelos preditivos precisam de amostras rotuladas em grande quantidade e qualidade para garantir boa acurácia em tarefas de classificação. No entanto, a tarefas de rotular notícias é manual e demanda tempo do especialista de domínio. Neste trabalho, uma função é proposta para rotular notícias do agronegócio. Oscilações das séries de preços da soja no mercado nacional, internacional e cotação do dólar são a entrada para a função de rotulagem. Diferentes paradigmas de aprendizado e representações textuais são usadas na etapa de avaliação. Os modelos de linguagem neural demonstraram melhor desempenho e os resultados indicam que a proposta pode ser uma alternativa para aplicações de tempo real.
3
Bouhoute, M., K. El Harti, and W. El Wady. "Gestion des dysplasies osseuses florides symptomatiques : série de cas et revue de littérature." In 66ème Congrès de la SFCO. EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206603019.
Full textAbstract:
Introduction : Les dysplasies osseuses sont définis (WHO histological classification of odontogenic tumours 2005) comme des processus idiopathiques localisés au niveau de la région périapicale des dents, caractérisées par le remplacement de l’os normal par un tissu fibreux avec un os métaplasique. Ces conditions regroupent différentes formes cliniques : dysplasie osseuse périapicale, localisée au niveau des apex des dents antérieures, dysplasie osseuse focale, localisée aux dents postérieures, dysplasie osseuse floride (DOF) touchant 2 à 4 quadrants et cemontome gigantoforme familial, présent chez le jeune avec une symptomatologie très marquée. La découverte de ces lésions est souvent fortuite au niveau de radiographie panoramique avec des images radioclaires, mixtes ou radio-opaques, de différentes tailles. Cependant, une symptomatologie infectieuse peut être associée à ces lésions. Observations : Les quatre cas cliniques reportés représentent différentes situations pouvant révéler la dysplasie osseuse floride. Le premier cas clinique d’une patiente âgée de 56ans avec une petite dénudation osseuse de 3mm au niveau du quadrant3 avec une tuméfaction endobuccale douloureuse comblant le vestibule. La lésion est fréquemment traumatisée par une PAT mandibulaire. Le deuxième cas clinique d’une patiente de 50ans avec une tuméfaction exobuccale gauche avec une peau de recouvrement d’aspect normal, légèrement sensible à la palpation et faisant suite à l’ extraction de la 36 datant de 2 mois, le 3ème et 4ème cas cliniques sont de deux femmes de 50 et 70ans, se présentant avec des fistules cutanées accompagnées de tuméfactions exobuccales gauches. Discussion : Pour les 4 cas cliniques, le diagnostic de dysplasie osseuse floride compliquée d’une infection est posé suite à une investigation clinique et radiologique minutieuse, leurs gestion est chirurgicale avec une bonne évolution dans le temps. La littérature objective que la symptomatologie de la DOF reste rare et lorsqu’elle existe, elle se manifeste le plus souvent par une tuméfaction endobuccale, accompagnée d’une douleur comme pour le premier cas clinique ; les recherches considèrent que l’infection est secondaire à l’exposition des masses pathologiques après résorption des corticales alvéolaires chez le sujet édenté ou après extraction de dents proches des lésions chez le denté. Le 2ème cas clinique peut porter appui à ces résultats, vu que l’infection secondaire peut être rattachée à l’extraction de la 36. La diminution de la vascularisation au niveau des sites atteints expose le patient à un risque élevé de diffusion de l’infection se manifestant par une ostéomyélite voire une cellulite si la prise en charge est retardée ou non adéquate comme objectivé pour les 3ème et 4ème cas cliniques, avec une ostéomyélite accompagnée d’une extériorisation de l’infection sous forme de fistule cutanée. Conclusion : Une attention particulière devra être apportée à la prise en charge chirurgicale qui risque d’exposer plus de tissu vasculaire et entrainer des complications. La prise en charge adoptée dans ces cas cliniques répond à celle recommandée par la littérature avec exérèse des tissus responsables de l’infection, accompagnée d’un débridement des sites d’ostéomyélite avec une abstention et surveillance pour les sites asymptomatiques.