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Tesis sobre el tema "Classification de séries temporelles biomédicales"

Autor: Grafiati
Publicado: 21 de diciembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Khessiba, Souhir. "Stratégies d’optimisation des hyper-paramètres de réseaux de neurones appliqués aux signaux temporels biomédicaux." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAE003.

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Resumen
Cette thèse est axée sur l'optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones à convolution (CNN) dans le domaine médical, proposant une approche innovante visant à améliorer la performance des modèles décisionnels dans le domaine biomédical. Grâce à l'utilisation d'une approche hybride, GS-TPE, pour ajuster efficacement les hyperparamètres des modèles de réseaux de neurones complexes , cette recherche a démontré des améliorations significatives dans la classification des signaux biomédicaux temporels, à savoir les états de vigilance, à partir de signaux physiologiques tels que l'électro
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Bailly, Adeline. "Classification de séries temporelles avec applications en télédétection." Thesis, Rennes 2, 2018. http://www.theses.fr/2018REN20021/document.

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Resumen
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
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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.

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Resumen
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 a
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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.

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Resumen
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 cor
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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.

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Resumen
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 descri
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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.

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Resumen
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 cor
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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.

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Resumen
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
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Petitjean, François. "Dynamic time warping : apports théoriques pour l'analyse de données temporelles : application à la classification de séries temporelles d'images satellites." Thesis, Strasbourg, 2012. http://www.theses.fr/2012STRAD023.

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Resumen
Les séries temporelles d’images satellites (STIS) sont des données cruciales pour l’observation de la terre. Les séries temporelles actuelles sont soit des séries à haute résolution temporelle (Spot-Végétation, MODIS), soit des séries à haute résolution spatiale (Landsat). Dans les années à venir, les séries temporelles d’images satellites à hautes résolutions spatiale et temporelle vont être produites par le programme Sentinel de l’ESA. Afin de traiter efficacement ces immenses quantités de données qui vont être produites (par exemple, Sentinel-2 couvrira la surface de la terre tous les cinq
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Benkabou, Seif-Eddine. "Détection d’anomalies dans les séries temporelles : application aux masses de données sur les pneumatiques." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE1046/document.

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Resumen
La détection d'anomalies est une tâche cruciale qui a suscité l'intérêt de plusieurs travaux de recherche dans les communautés d'apprentissage automatique et fouille de données. La complexité de cette tâche dépend de la nature des données, de la disponibilité de leur étiquetage et du cadre applicatif dont elles s'inscrivent. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à cette problématique pour les données complexes et particulièrement pour les séries temporelles uni et multi-variées. Le terme "anomalie" peut désigner une observation qui s'écarte des autres observations au point d'évei
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Varasteh, Yazdi Saeed. "Représentations parcimonieuses et apprentissage de dictionnaires pour la classification et le clustering de séries temporelles." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM062/document.

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Resumen
L'apprentissage de dictionnaires à partir de données temporelles est un problème fondamental pour l’extraction de caractéristiques temporelles latentes, la révélation de primitives saillantes et la représentation de données temporelles complexes. Cette thèse porte sur l’apprentissage de dictionnaires pour la représentation parcimonieuse de séries temporelles. On s’intéresse à l’apprentissage de représentations pour la reconstruction, la classification et le clustering de séries temporelles sous des transformations de distortions temporelles. Nous proposons de nouveaux modèles invariants aux di
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Cano, Emmanuelle. "Cartographie des formations végétales naturelles à l’échelle régionale par classification de séries temporelles d’images satellitaires." Thesis, Rennes 2, 2016. http://www.theses.fr/2016REN20024/document.

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Resumen
La cartographie du couvert végétal est un outil essentiel au suivi et à la gestion et des milieux « naturels ». Des cartes caractérisant les essences forestières à l'échelle régionale sont nécessaires pour la gestion des milieux forestiers. Les séries temporelles d'images satellitaires optiques à moyenne résolution spatiale, peuvent permettre de satisfaire ce besoin. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la classification supervisée d'une série temporelle afin de produire des cartes à l'échelle régionale détaillant la composition en essences de la végétation forestière. Nous avons d'abord
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Bellet, Valentine. "Intelligence artificielle appliquée aux séries temporelles d'images satellites pour la surveillance des écosystèmes." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES013.

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Resumen
Dans un contexte de changement climatique, la surveillance des écosystèmes est une mission essentielle. En effet, cela permet de mieux comprendre les changements qui peuvent affecter les écosystèmes mais aussi de prendre des décisions en conséquence afin de préserver les générations actuelles et futures. Les cartes d'occupations du sol sont un outil indispensable en fournissant des informations sur les différents types de couverture physique de la surface de la Terre (e.g. forêts, prairies, terres agricoles). Actuellement, un nombre accru de missions satellites fournissent un volume important
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Plaud, Angéline. "Classification ensembliste des séries temporelles multivariées basée sur les M-histogrammes et une approche multi-vues." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2019. http://www.theses.fr/2019CLFAC047.

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Resumen
La mesure des différents phénomènes terrestres et l’échange d’informations ont permis l’émergence d’un type de données appelé série temporelle. Celle-ci se caractérise par un grand nombre de points la composant et surtout par des interactions entre ces points. En outre, une série temporelle est dite multivariée lorsque plusieurs mesures sont captées à chaque instant de temps. Bien que l’analyse des séries temporelles univariées, une mesure par instant, soit très développée, l’analyse des séries multivariées reste un challenge ouvert. En effet, il n’est pas possible d’appliquer directement les
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Régis, Sébastien. "Segmentation, classification et fusion de séries temporelles multi-sources : application à des signaux dans un bio-procédé." Antilles-Guyane, 2004. http://www.theses.fr/2004AGUY0121.

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L'objectif de cette thèse est la découverte de connaissances dans des systèmes biologiques à partir de séries temporelles associées à la dynamique spatio-temporelle de ces systèmes en utilisant des méthodes d'analyse des signaux non-stationnaires et des méthodes de classification basées sur la logique floue et la théorie de l'évidence. Premièrement la transformée en ondelettes et l'évaluation du coefficient de Hôlder (associé aux différentes singularités. Des séries temporelles) permettent de mieux détecter les phénomènes et états physiologiques du système. Une nouvelle méthode d'évaluation de
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Bergomi, Mattia Giuseppe. "Dynamical and topological tools for (modern) music analysis." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066465.

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Resumen
Cette thèse propose une collection des nouveaux outils pour la représentation musicale. Ces modèles ont deux caractéristiques principales. D'un côté, ils sont inspirés par la géométrie et la topologie. De l'autre côté, ils ont une basse dimensionnalité, afin de garantir une visualisation intuitive des caractéristiques musicales qu'ils représentent. On s'est attaqué au problème de l'analyse musicale à partir de trois points de vue. On a représenté le contrepoint en utilisant des séries temporelles multivariées de matrices de permutations partielles. On a visualisé la conduite des voix en utilis
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Bergomi, Mattia Giuseppe. "Dynamical and topological tools for (modern) music analysis." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066465/document.

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Resumen
Cette thèse propose une collection des nouveaux outils pour la représentation musicale. Ces modèles ont deux caractéristiques principales. D'un côté, ils sont inspirés par la géométrie et la topologie. De l'autre côté, ils ont une basse dimensionnalité, afin de garantir une visualisation intuitive des caractéristiques musicales qu'ils représentent. On s'est attaqué au problème de l'analyse musicale à partir de trois points de vue. On a représenté le contrepoint en utilisant des séries temporelles multivariées de matrices de permutations partielles. On a visualisé la conduite des voix en utilis
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Do, Cao Tri. "Apprentissage de métrique temporelle multi-modale et multi-échelle pour la classification robuste de séries temporelles par plus proches voisins." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM028/document.

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La définition d'une métrique entre des séries temporelles est un élément important pour de nombreuses tâches en analyse ou en fouille de données, tel que le clustering, la classification ou la prédiction. Les séries temporelles présentent naturellement différentes caractéristiques, que nous appelons modalités, sur lesquelles elles peuvent être comparées, comme leurs valeurs, leurs formes ou leurs contenus fréquentielles. Ces caractéristiques peuvent être exprimées avec des délais variables et à différentes granularités ou localisations temporelles - exprimées globalement ou localement. Combine
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Leverger, Colin. "Investigation of a framework for seasonal time series forecasting." Thesis, Rennes 1, 2020. http://www.theses.fr/2020REN1S033.

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Resumen
Pour déployer des applications web, l'utilisation de serveurs informatique est primordiale. S'ils sont peu nombreux, les performances des applications peuvent se détériorer. En revanche, s'ils sont trop nombreux, les ressources sont gaspillées et les coûts argumentés. Dans ce contexte, les ingénieurs utilisent des outils de planning capacitaire qui leur permettent de suivre les performances des serveurs, de collecter les données temporelles générées par les infrastructures et d’anticiper les futurs besoins. La nécessité de créer des prévisions fiables apparaît évidente. Les données des infrast
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Mure, Simon. "Classification non supervisée de données spatio-temporelles multidimensionnelles : Applications à l’imagerie." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSEI130/document.

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Resumen
Avec l'augmentation considérable d'acquisitions de données temporelles dans les dernières décennies comme les systèmes GPS, les séquences vidéo ou les suivis médicaux de pathologies ; le besoin en algorithmes de traitement et d'analyse efficaces d'acquisition longitudinales n'a fait qu'augmenter. Dans cette thèse, nous proposons une extension du formalisme mean-shift, classiquement utilisé en traitement d'images, pour le groupement de séries temporelles multidimensionnelles. Nous proposons aussi un algorithme de groupement hiérarchique des séries temporelles basé sur la mesure de dynamic time
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Nicolae, Maria-Irina. "Learning similarities for linear classification : theoretical foundations and algorithms." Thesis, Lyon, 2016. http://www.theses.fr/2016LYSES062/document.

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Resumen
La notion de métrique joue un rôle clef dans les problèmes d’apprentissage automatique tels que la classification, le clustering et le ranking. L’apprentissage à partir de données de métriques adaptées à une tâche spécifique a suscité un intérêt croissant ces dernières années. Ce domaine vise généralement à trouver les meilleurs paramètres pour une métrique donnée sous certaines contraintes imposées par les données. La métrique apprise est utilisée dans un algorithme d’apprentissage automatique dans le but d’améliorer sa performance. La plupart des méthodes d’apprentissage de métriques optimis
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Mousheimish, Raef. "Combinaison de l’Internet des objets, du traitement d’évènements complexes et de la classification de séries temporelles pour une gestion proactive de processus métier." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLV073/document.

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Resumen
L’internet des objets est au coeur desprocessus industriels intelligents grâce à lacapacité de détection d’évènements à partir dedonnées de capteurs. Cependant, beaucoup resteà faire pour tirer le meilleur parti de cettetechnologie récente et la faire passer à l’échelle.Cette thèse vise à combler le gap entre les fluxmassifs de données collectées par les capteurs etleur exploitation effective dans la gestion desprocessus métier. Elle propose une approcheglobale qui combine le traitement de flux dedonnées, l’apprentissage supervisé et/oul’utilisation de règles sur des évènementscomplexes permet
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Phan, Thi-Thu-Hong. "Elastic matching for classification and modelisation of incomplete time series." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0483/document.

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Les données manquantes constituent un challenge commun en reconnaissance de forme et traitement de signal. Une grande partie des techniques actuelles de ces domaines ne gère pas l'absence de données et devient inutilisable face à des jeux incomplets. L'absence de données conduit aussi à une perte d'information, des difficultés à interpréter correctement le reste des données présentes et des résultats biaisés notamment avec de larges sous-séquences absentes. Ainsi, ce travail de thèse se focalise sur la complétion de larges séquences manquantes dans les séries monovariées puis multivariées peu
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Pelletier, Charlotte. "Cartographie de l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions : identification et traitement des données mal étiquetées." Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30241/document.

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L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lan
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Hedhli, Ihsen. "Modèles de classification hiérarchiques d'images satellitaires multi-résolutions, multi-temporelles et multi-capteurs. Application aux désastres naturels." Thesis, Nice, 2016. http://www.theses.fr/2016NICE4006/document.

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Les moyens mis en œuvre pour surveiller la surface de la Terre, notamment les zones urbaines, en cas de catastrophes naturelles telles que les inondations ou les tremblements de terre, et pour évaluer l’impact de ces événements, jouent un rôle primordial du point de vue sociétal, économique et humain. Dans ce cadre, des méthodes de classification précises et efficaces sont des outils particulièrement importants pour aider à l’évaluation rapide et fiable des changements au sol et des dommages provoqués. Étant données l’énorme quantité et la variété des données Haute Résolution (HR) disponibles
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Breton, Marc. "Application de méthodes de classification par séries temporelles au diagnostic médical et à la détection de changements statistiques et étude de la robustesse." Ecole Centrale de Lille, 2004. http://www.theses.fr/2004ECLI0005.

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Melzi, Fateh. "Fouille de données pour l'extraction de profils d'usage et la prévision dans le domaine de l'énergie." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1123/document.

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De nos jours, les pays sont amenés à prendre des mesures visant à une meilleure rationalisation des ressources en électricité dans une optique de développement durable. Des solutions de comptage communicantes (Smart Meters), sont mises en place et autorisent désormais une lecture fine des consommations. Les données spatio-temporelles massives collectées peuvent ainsi aider à mieux connaitre les habitudes de consommation et pouvoir les prévoir de façon précise. Le but est d'être en mesure d'assurer un usage « intelligent » des ressources pour une meilleure consommation : en réduisant par exempl
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Goffinet, Étienne. "Clustering multi-blocs et visualisation analytique de données séquentielles massives issues de simulation du véhicule autonome." Thesis, Paris 13, 2021. http://www.theses.fr/2021PA131090.

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La validation des systèmes avancés d’aide à la conduite reste l’un des plus grands défis que les constructeurs automobiles doivent relever pour fournir des voitures autonomes sûres. La validation fiable de ces systèmes nécessite d’évaluer la qualité et la cohérence de leur réaction dans un large éventail de scénarios de conduite. Dans ce contexte, les systèmes de simulation à grande échelle contournent les limites de la validation physique et produisent d’importantes quantités de séries temporelles en haute dimension. Le défi est de trouver des informations utiles dans ces ensembles de données
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Morales, quinga Katherine Tania. "Generative Markov models for sequential bayesian classification." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAS019.

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Cette thèse vise à modéliser des données séquentielles à travers l'utilisation de modèles probabilistes à variables latentes et paramétrés par des architectures de type réseaux de neurones profonds. Notre objectif est de développer des modèles dynamiques capables de capturer des dynamiques temporelles complexes inhérentes aux données séquentielles tout en étant applicables dans des domaines variés tels que la classification, la prédiction et la génération de données pour n'importe quel type de données séquentielles. Notre approche se concentre sur plusieurs problématiques liés à la modélisatio
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Flocon-Cholet, Joachim. "Classification audio sous contrainte de faible latence." Thesis, Rennes 1, 2016. http://www.theses.fr/2016REN1S030/document.

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Resumen
Cette thèse porte sur la classification audio sous contrainte de faible latence. La classification audio est un sujet qui a beaucoup mobilisé les chercheurs depuis plusieurs années. Cependant, on remarque qu’une grande majorité des systèmes de classification ne font pas état de contraintes temporelles : le signal peut être parcouru librement afin de rassembler les informations nécessaires pour la prise de décision (on parle alors d’une classification hors ligne). Or, on se place ici dans un contexte de classification audio pour des applications liées au domaine des télécommunications. Les cond
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Masse, Antoine. "Développement et automatisation de méthodes de classification à partir de séries temporelles d'images de télédétection - Application aux changements d'occupation des sols et à l'estimation du bilan carbone." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00921853.

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Resumen
La quantité de données de télédétection archivées est de plus en plus importante et grâce aux nouveaux et futurs satellites, ces données offriront une plus grande diversité de caractéristiques : spectrale, temporelle, résolution spatiale et superficie de l'emprise du satellite. Cependant, il n'existe pas de méthode universelle qui maximise la performance des traitements pour tous les types de caractéristiques citées précédemment; chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients. Les travaux de cette thèse se sont articulés autour de deux grands axes que sont l'amélioration et l'automati
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Masse, Antoine. "Développement et automatisation de méthodes de classification à partir de séries temporelles d'images de télédétection : application aux changements d'occupation des sols et à l'estimation du bilan carbone." Phd thesis, Toulouse 3, 2013. http://thesesups.ups-tlse.fr/2106/.

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La quantité de données de télédétection archivées est de plus en plus importante et grâce aux nouveaux et futurs satellites, ces données offriront une plus grande diversité de caractéristiques : spectrale, temporelle, résolution spatiale et superficie de l'emprise du satellite. Cependant, il n'existe pas de méthode universelle qui maximise la performance des traitements pour tous les types de caractéristiques citées précédemment; chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients. Les travaux de cette thèse se sont articulés autour de deux grands axes que sont l'amélioration et l'automati
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Soheily-Khah, Saeid. "Generalized k-means-based clustering for temporal data under time warp." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM064/document.

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L’alignement de multiples séries temporelles est un problème important non résolu dans de nombreuses disciplines scientifiques. Les principaux défis pour l’alignement temporel de multiples séries comprennent la détermination et la modélisation des caractéristiques communes et différentielles de classes de séries. Cette thèse est motivée par des travaux récents portant sur l'extension de la DTW pour l’alignement de séries multiples issues d’applications diverses incluant la reconnaissance vocale, l'analyse de données micro-array, la segmentation ou l’analyse de mouvements humain. Ces travaux fo
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Shalaeva, Vera. "Arbre de décision temporel multi-opérateur." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM069/document.

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Aujourd'hui, du fait de la multiplication du nombre des capteurs et, plus généralement, de celle des données issues de dispositifs connectés, de nombreux domaines d'activité sont intéressés par la classification automatique des séries temporelles.Au-delà de la recherche théorique de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique capables de traiter ces données complexes, il est important de fournir aux utilisateurs des méthodes capables de construire efficacement des modèles prédictifs, mais aussi de se focaliser sur l'explicabilité des modèles générés et la transparence des processus mis en
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Karasiak, Nicolas. "Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ." Thesis, Toulouse, INPT, 2020. http://www.theses.fr/2020INPT0115.

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La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparat comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires
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Hadj, Amor Khaoula. "Classification et inférence de réseaux de gènes à partir de séries temporelles très courtes : application à la modélisation de la mémoire transcriptionnelle végétale associée à des stimulations sonores répétées." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES037.

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Les avancées des nouvelles technologies de séquençage ont ouvert l'accès aux données d'expression dynamique des gènes à l'échelle du génome. Les approches ensemblistes classiques, habituellement utilisées en biologie, ne permettent pas la compréhension des mécanismes moléculaires complexes sous-jacents. Par conséquent, le développement de méthodes analytiques permettant d'appréhender de manière plus satisfaisante ce type de données représente un défi majeur pour la biologie contemporaine. Cependant, les coûts techniques et expérimentaux associés aux données de transcriptomiques limitent la dim
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Dachraoui, Asma. "Cost-Sensitive Early classification of Time Series." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLA002/document.

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Dans de nombreux domaines dans lesquels les mesures ou les données sont disponibles séquentiellement, il est important de savoir décider le plus tôt possible, même si c’est à partir d’informations encore incomplètes. C’est le cas par exemple en milieu hospitalier où l’apprentissage de règles de décision peut se faire à partir de cas complètement documentés, mais où, devant un nouveau patient, il peut être crucial de prendre une dé- cision très rapidement. Dans ce type de contextes, un compromis doit être optimisé entre la possibilité d’arriver à une meilleure décision en attendant des mesures
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Derksen, Dawa. "Classification contextuelle de gros volumes de données d'imagerie satellitaire pour la production de cartes d'occupation des sols sur de grandes étendues." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30290.

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Ce travail étudie l'application de la classification supervisée pour la production de cartes d'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellitaires à haute résolution spatiale, spectrale, et temporelle. Sur ce problème, certaines classes, par exemple, les classes urbaines, dépendent plus du contexte des pixels que de leur contenu. L'enjeu de la thèse est la prise en compte du voisinage du pixel, pour améliorer la précision de ces classes. Cette recherche nous mène dans un premier temps à questionner la définition du voisinage, et à imaginer différentes formes. Ensuite, il
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Al, Saleh Mohammed. "SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG060.

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Resumen
Bien que le niveau de rayonnement soit une préoccupation sérieuse qui nécessite une surveillance continue, de nombreux systèmes existants sont conçus pour effectuer cette tâche. Radiation Early Warning System (REWS) est l'un de ces systèmes qui surveille le niveau de rayonnement gamma dans l'air. Un tel système nécessite une intervention manuelle élevée, dépend totalement de l'analyse d'experts et présente des lacunes qui peuvent parfois être risquées. Dans cette thèse, l'approche RIMI (Refining Incoming Monitored Incidents) sera introduite, qui vise à améliorer ce système pour gagner en auton
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Cherdo, Yann. "Détection d'anomalie non supervisée sur les séries temporelle à faible coût énergétique utilisant les SNNs." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4018.

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Dans le cadre de la maintenance prédictive du constructeur automobile Renault, cette thèse vise à fournir des solutions à faible coût énergétique pour la détection non supervisée d'anomalies sur des séries temporelles. Avec l'évolution récente de l'automobile, de plus en plus de données sont produites et doivent être traitées par des algorithmes d'apprentissage automatique. Ce traitement peut être effectué dans le cloud ou directement à bord de la voiture. Dans un tel cas, la bande passante du réseau, les coûts des services cloud, la gestion de la confidentialité des données et la perte de don
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Olteanu, Madalina. "Modèles à changements de régime : applications aux données financières." Phd thesis, Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00133132.

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Cette thèse s'organise autour du but suivant : comment trouver un bon modèle pour les séries temporelles qui subissent des changements de comportement? L'application qui a motivé cette question est la caractérisation des crises financières à l'aide d'un indice des chocs de marché inspiré de la géophysique et de modèles hybrides à changements de régime intégrant des perceptrons multi-couches. Les résultats obtenus sur les données fournissent une séparation intéressante entre deux états relatifsà deux comportements différents du marché, mais des questions sur la sélection de modèles et le choix
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Benacchio, Véronique. "Etude par imagerie in situ des processus biophysiques en milieu fluvial : éléments méthodologiques et applications." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSE2056/document.

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La télédétection est une technique de plus en plus utilisée dans le domaine fluvial, et si des images acquises à haute, voire très haute altitude via des vecteurs aéroportés et satellites sont traditionnellement utilisées, l’imagerie in situ (ou « imagerie de terrain ») constitue un outil complémentaire qui présente de nombreux avantages (facilité de mise en place, coûts réduits, point de vue oblique, etc.). Les possibilités de programmer les prises de vue fixes à des fréquences relativement élevées (de quelques dixièmes de secondes dans le cas de vidéos, à quelques heures par exemple) mais au
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Warembourg, Caroline. "Analyse temporelle du mésozooplancton dans la rade de Villefranche-sur-Mer à l'aide d'un nouveau système automatique d'imagerie numérique, le Zooscan : influence des apports particulaires, de la production primaire et des facteurs environnementaux." Paris 6, 2005. http://www.theses.fr/2005PA066469.

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Wagner, Nicolas. "Détection des modifications de l’organisation circadienne des activités des animaux en relation avec des états pré-pathologiques, un stress, ou un événement de reproduction." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2020. http://www.theses.fr/2020CLFAC032.

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L'élevage de précision consiste à enregistrer des paramètres sur les animaux ou leur environnement grâce à divers capteurs. Dans cette thèse, il s'agit de suivre le comportement de vaches laitières via un système de localisation en temps réel. Les données sont collectées en une suite de valeurs à intervalle régulier, c'est ce que l'on appelle une série temporelle. Les problèmes liés à l'utilisation de capteurs sont le grand nombre de données engendré et la qualité de ces données. Le Machine Learning (ML) permet d'atténuer ce problème. Le but de cette thèse est de détecter les comportements ano
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Dridi, Aicha. "A novel efficient time series deep learning approach using classification, prediction and reinforcement : energy and telecom use case." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS010.

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La croissance massive des capteurs (température, humidité, accéléromètre, capteur de position) et des appareils mobiles (smartphones, tablettes, smartwatch …) fait que la quantité de données générées augmente de manière explosive. Cette immense quantité de données peut être collectée et gérée. Le travail réalisé durant cette thèse vise à proposer en un premier temps une approche qui traite un type de données spécifique qui sont les séries temporelles. Pour ce faire nous avons utilisé des méthodes de classification basées sur des réseaux de neurones convolutifs ainsi que des multi layer percept
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Lerogeron, Hugo. "Approximation de Dynamic Time Warping par réseaux de neurones pour la compression de signaux EEG et l'analyse de l'insomnie induite par le COVID long." Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMR098.

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Ce manuscrit présente les travaux effectués dans le cadre d'une thèse CIFRE réalisée en collaboration entre le LITIS et Saagie, et qui s'inscrit dans le projet PANDORE-IA en partenariat avec le centre du sommeil VIFASOM.Les signaux électroencéphalographiques (EEG) sont très utiles pour aider les experts à identifier diverses anomalies comme les troubles du sommeil. En particulier dernièrement, la communauté s'est beaucoup intéressée au COVID long et à ses divers impacts sur le sommeil. Ces signaux sont cependant volumineux : la compression permet de réduire les coûts de stockage et de transfer
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Claeys, Emmanuelle. "Clusterisation incrémentale, multicritères de données hétérogènes pour la personnalisation d’expérience utilisateur." Thesis, Strasbourg, 2019. http://www.theses.fr/2019STRAD039.

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Dans de nombreux domaines (santé, vente en ligne, …) concevoir ex nihilo une solution optimale répondant à un problème défini (trouver un protocole augmentant le taux de guérison, concevoir une page Web favorisant l'achat d'un ou plusieurs produits, ...) est souvent très difficile voire impossible. Face à cette difficulté, les concepteurs (médecins, web designers, ingénieurs de production,...) travaillent souvent de façon incrémentale par des améliorations successives d'une solution existante. Néanmoins, définir les modifications les plus pertinentes reste un problème difficile. Pour tenter d'
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Ternynck, Camille. "Contributions à la modélisation de données spatiales et fonctionnelles : applications." Thesis, Lille 3, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL30062/document.

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Dans ce mémoire de thèse, nous nous intéressons à la modélisation non paramétrique de données spatiales et/ou fonctionnelles, plus particulièrement basée sur la méthode à noyau. En général, les échantillons que nous avons considérés pour établir les propriétés asymptotiques des estimateurs proposés sont constitués de variables dépendantes. La spécificité des méthodes étudiées réside dans le fait que les estimateurs prennent en compte la structure de dépendance des données considérées.Dans une première partie, nous appréhendons l’étude de variables réelles spatialement dépendantes. Nous proposo
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Abidi, Azza. "Investigating Deep Learning and Image-Encoded Time Series Approaches for Multi-Scale Remote Sensing Analysis in the context of Land Use/Land Cover Mapping." Electronic Thesis or Diss., Université de Montpellier (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024UMONS007.

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Cette thèse explore le potentiel de l'apprentissage automatique pour améliorer la cartographie de modèles complexes d'utilisation des sols et de la couverture terrestre à l'aide de données d'observation de la Terre. Traditionnellement, les méthodes de cartographie reposent sur la classification et l'interprétation manuelles des images satellites, qui sont sujettes à l'erreur humaine. Cependant, l'application de l'apprentissage automatique, en particulier par le biais des réseaux neuronaux, a automatisé et amélioré le processus de classification, ce qui a permis d'obtenir des résultats plus obj
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Douzal-Chouakria, Ahlame. "Contribution à l'analyse de données temporelles." Habilitation à diriger des recherches, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00908426.

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Mes travaux de recherche portent sur l'analyse de données temporelles et s'articulent en trois parties : -la représentation de séries temporelles, -la définition de métriques et leur apprentissage, -ainsi que la proposition de nouvelles approches de classification dédiées aux séries temporelles. Le déploiement de statistiques d'autocorrélation spatiale sur des structures de contiguïté particulières, telle que temporelle, met en évidence des propriétés intéressantes. Elles permettent, par exemple, d'appréhender le comportement des séries (aléatoire, chaotique), d'évaluer le niveau de saillance
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