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Tesi sul tema "Classification probabiliste"

Autore: Grafiati
Pubblicato: 12 ottobre 2024
Ultima modifica: 31 luglio 2025

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1

Ambroise, Christophe. "Approche probabiliste en classification automatique et contraintes de voisinage." Compiègne, 1996. http://www.theses.fr/1996COMPD917.

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Abstract (sommario):
Ce travail propose de nouveaux algorithmes de classification pour résoudre des problèmes d'analyse de données où des contraintes naturelles apparaissent : respect d'une topologie (cartes de Kohonen), données spatiales. Les mélanges finis de lois gaussiennes et l'estimation de paramètres par l'algorithme EM constituent le cadre de ce mémoire. Le modèle des cartes topologiques de Kohonen introduisant la notion de contrainte, nous nous sommes intéressés à montrer les liens qui existent entre cette approche et les modèles de mélanges. Cette recherche a abouti au développement de variantes de l'alg
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Bzioui, Mohamed. "Classification croisée et modèle." Compiègne, 1999. http://www.theses.fr/1999COMP1226.

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Abstract (sommario):
Dans le cadre des tableaux de contingences, des tableaux binaires et des tableaux de mesures, la classification croisée est basée sur un critère métrique sans faire référence à un modèle probabiliste. Dans ce travail, nous proposons un modèle de mélange croisé afin d'apporter un éclairage aux critères métriques existants, d'en développer d'autres et de proposer une solution au problème des données manquantes. Cette étude est réalisée sous deux approches : approche classification et approche estimation. En outre, nous étudions l'influence du choix entre les deux hypothèses : proportions des com
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3

Touzani, Abderrahmane. "Classification automatique par détection des contours des modes des fonctions de densité de probabilité multivariables et étiquetage probabiliste." Grenoble 2 : ANRT, 1987. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37610380w.

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Aznag, Mustapha. "Modélisation thématique probabiliste des services web." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM4028.

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Abstract (sommario):
Les travaux sur la gestion des services web utilisent généralement des techniques du domaine de la recherche d'information, de l'extraction de données et de l'analyse linguistique. Alternativement, nous assistons à l'émergence de la modélisation thématique probabiliste utilisée initialement pour l'extraction de thèmes d'un corpus de documents. La contribution de cette thèse se situe à la frontière de la modélisation thématique et des services web. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier et de proposer des algorithmes probabilistes pour modéliser la structure thématique des services w
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Touzani, Abderrahmane. "Classification automatique par détection des contours des modes des fonctions de densité de probabilité multivariables et étiquetage probabiliste." Lille 1, 1987. http://www.theses.fr/1987LIL10058.

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Abstract (sommario):
Présentation des méthodes non paramétriques permettant de connaître la valeur de la fonction de densité en chacun des points d'une discrétisation de l'espace en hypercubes élémentaires. L'estimateur est mis en forme grâce à l'introduction d'un filtre de type médian multidimensionnel. Deux opérateurs différentiels sont introduits et appliqués aux fonctions de densité estimées et filtrées. Un algorithme d'extraction de contour séquentiel permet d'exploiter la réponse des opérateurs différentiels pour identifier les contours des modes. L'intérêt de l'approche présentée est démontre pour les probl
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Bassolet, Cyr Gabin. "Approches connexionnistes du classement en Osiris : vers un classement probabiliste." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1998. http://www.theses.fr/1998GRE10086.

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Abstract (sommario):
Le classement d'instance est une fonction importante des systèmes de représentation de connaissances. Il est présent dans les systèmes de représentation de connaissances centrée objet sous le nom de classification d'objet, dans les logiques terminologiques comme un cas particulier de la classification de concepts, et, de manière implicite, dans les systèmes à base de règles, où les faits inférés peuvent être interprétés comme l'appartenance à une classe. Nous étudions le classement d'instance en Osiris, un système de représentation de connaissances centrée objets où la notion de vue jouent un
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PRICE, DAVID. "Classification probabiliste par reseaux de neurones ; application a la reconnaissance de l'ecriture manuscrite." Paris 6, 1996. http://www.theses.fr/1996PA066344.

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Abstract (sommario):
Cette these decrit une contribution a la realisation d'un systeme automatique de reconnaissance des montants litteraux de cheques, en ecriture manuscrite cursive. Parmi les nombreuses phases de traitement de l'information necessaires pour leur reconnaissance, nous nous interessons uniquement, dans ce travail, a la phase de classification: notre objectif est de fournir, pour chaque caractere, une liste d'identifications possibles, par ordre de vraisemblance decroissante. Cette liste est ensuite traitee par un systeme superviseur qui, a partir de plusieurs informations differentes, prend une dec
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Dong, Yuan. "Modélisation probabiliste de classifieurs d’ensemble pour des problèmes à deux classes." Thesis, Troyes, 2013. http://www.theses.fr/2013TROY0013/document.

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Abstract (sommario):
L'objectif de cette thèse est d'améliorer ou de préserver les performances d'un système décisionnel quand l’environnement peut impacter certains attributs de l'espace de représentation à un instant donné ou en fonction de la position géographique de l’observation. S'inspirant des méthodes d'ensemble, notre approche a consisté à prendre les décisions dans des sous-espaces de représentation résultant de projections de l'espace initial, espérant ainsi travailler dans des sous-espaces non impactés. La décision finale est alors prise par fusion des décisions individuelles. Dans ce contexte, trois m
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Mselati, Benoît. "Classification et représentation probabiliste des solutions positives de delta u = u2 dans un domaine." Paris 6, 2002. http://www.theses.fr/2002PA066496.

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Charon, Clara. "Classification probabiliste pour la prédiction et l'explication d'événements de santé défavorables et évitables en EHPAD." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2024SORUS200.pdf.

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Abstract (sommario):
L'EHPAD, établissement d'hébergement pour personnes âgées dépendantes, constitue une option à laquelle a recours une population nombreuse et croissante, lorsque pour diverses raisons, et notamment de santé, il n'est plus possible de vivre à domicile.Avec le développement des nouvelles technologies informatiques dans le domaine de la santé, un nombre croissant d'établissements de santé sont équipés de systèmes d'information regroupant les données administratives et médicales des patients ainsi que des informations sur les soins qui leur sont prodigués.Parmi ces systèmes, les dossiers médicaux é
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Olejnik, Serge. "Analyse de la convexité des fonctions de densité par des techniques d'étiquetage probabiliste iteratif : application en classification automatique." Lille 1, 1988. http://www.theses.fr/1988LIL10140.

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Trinh, Anh Phuc. "Classifieur probabiliste et séparateur à vaste marge : application à la classification de texte et à l'étiquetage d'image." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066060.

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Abstract (sommario):
Cette thèse propose des estimateurs de probabilités a posteriori pour des Séparateur à Vaste Marge. Elle comporte une partie théorique et une partie expérimentale. La première contribution que nous présentons dans cette thèse est d’introduire un classifieur probabiliste basé sur des SVM pour la classification multi-classes. L’approche que nous utilisons est l’approche 1 contre 1, où pour un problème à k classes k(k - 1)/2 classifieurs sont entrainés. Les sorties binaires de ces classifieurs forment un espace de votes dans lequel sera prise la décision de classe. Nous introduisons un espace de
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Olejnik, Serge. "Analyse de la convexité des fonctions de densité par des techniques d'étiquetage probabiliste itératif application en classification automatique /." Grenoble 2 : ANRT, 1988. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37617196d.

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Spengler, Alexander A. "Analyse probabiliste du contenu de pages web : représentation des sémantiques de contenu dans le paradigme bayésien." Paris 6, 2011. http://www.theses.fr/2011PA066590.

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Abstract (sommario):
Une identification automatique des contenus pertinents de pages Web facilite une large variété d'applications réelles. Finalement, elle nécessite une segmentation du contenu ainsi qu'une classification des segments résultants. Nous proposons donc d'aborder l'analyse du contenu de pages Web dans un cadre de classification interdépendante, établissant la cohérence sémantique à travers des fonctions caractéristiques d'interaction qui décrivent la configuration de plusieurs régions de contenu sémantiquement indivisible. Dans cette thèse, nous proposons de traiter les incertitudes avec un cadre pro
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Azeraf, Elie. "Classification avec des modèles probabilistes génératifs et des réseaux de neurones. Applications au traitement des langues naturelles." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. https://theses.hal.science/tel-03880848.

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Abstract (sommario):
Un nombre important de modèles probabilistes connaissent une grande perte d'intérêt pour la classification avec apprentissage supervisé depuis un certain nombre d'années, tels que le Naive Bayes ou la chaîne de Markov cachée. Ces modèles, qualifiés de génératifs, sont critiqués car leur classificateur induit doit prendre en compte la loi des observations, qui peut s'avérer très complexe à apprendre quand le nombre de features de ces derniers est élevé. C'est notamment le cas en Traitement des Langues Naturelles, où les récents algorithmes convertissent des mots en vecteurs numériques de grande
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Echard, Benjamin. "Assessment by kriging of the reliability of structures subjected to fatigue stress." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2012. http://www.theses.fr/2012CLF22269/document.

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Abstract (sommario):
Les méthodes traditionnelles de dimensionnement à la fatigue s’appuient sur l’utilisation de coefficients dits de “sécurité” dans le but d’assurer l’intégrité de la structure en couvrant les incertitudes inhérentes à la fatigue. Ces méthodes de l’ingénieur ont le mérite d’être simples d’application et de donner des solutions heureusement satisfaisantes du point de vue de la sécurité. Toutefois, elles ne permettent pas au concepteur de connaître la véritable marge de sécurité de la structure et l’influence des différents paramètres de conception sur la fiabilité. Les approches probabilistes son
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Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Abstract (sommario):
Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thém
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Alata, Olivier. "Contributions à la description de signaux, d'images et de volumes par l'approche probabiliste et statistique." Habilitation à diriger des recherches, Université de Poitiers, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00573224.

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Abstract (sommario):
Les éléments principaux apparaissant dans ce document de synthèse sont les suivants : - La mise en exergue de la pertinence du critère d'information $\phi_\beta$ qui offre la possibilité d'être ``réglé'' par apprentissage de $\beta$ et cela quelque soit le problème de sélection de modèles pour lequel il est possible d'écrire un critère d'information, possibilité qui a été illustrée dans divers contextes applicatifs (supports de prédiction linéaire et dimension du modèle utilisé pour les cinétiques de $\dot VO_2$). - Une méthode d'estimation d'histogrammes pour décrire de manière non-paramé-tri
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Dubourg, Vincent. "Méta-modèles adaptatifs pour l'analyse de fiabilité et l'optimisation sous contrainte fiabiliste." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00697026.

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Abstract (sommario):
Cette thèse est une contribution à la résolution du problème d'optimisation sous contrainte de fiabilité. Cette méthode de dimensionnement probabiliste vise à prendre en compte les incertitudes inhérentes au système à concevoir, en vue de proposer des solutions optimales et sûres. Le niveau de sûreté est quantifié par une probabilité de défaillance. Le problème d'optimisation consiste alors à s'assurer que cette probabilité reste inférieure à un seuil fixé par les donneurs d'ordres. La résolution de ce problème nécessite un grand nombre d'appels à la fonction d'état-limite caractérisant le pro
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Phillips, Rhonda D. "A Probabilistic Classification Algorithm With Soft Classification Output." Diss., Virginia Tech, 2009. http://hdl.handle.net/10919/26701.

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Abstract (sommario):
This thesis presents a shared memory parallel version of the hybrid classification algorithm IGSCR (iterative guided spectral class rejection), a novel data reduction technique that can be used in conjunction with PIGSCR (parallel IGSCR), a noise removal method based on the maximum noise fraction (MNF), and a continuous version of IGSCR (CIGSCR) that outputs soft classifications. All of the above are either classification algorithms or preprocessing algorithms necessary prior to the classification of high dimensional, noisy images. PIGSCR was developed to produce fast and portable code using
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Chaudhari, Upendra V. (Upendra Vasant) 1968. "Probabilistic pursuit, classification, and speech." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1997. http://hdl.handle.net/1721.1/10199.

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Abstract (sommario):
Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 1997.<br>Includes bibliographical references (p. 138-140).<br>by Upendra V. Chaudhari.<br>Ph.D.
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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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Abstract (sommario):
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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Cheng, Chi Wa. "Probabilistic topic modeling and classification probabilistic PCA for text corpora." HKBU Institutional Repository, 2011. http://repository.hkbu.edu.hk/etd_ra/1263.

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Bouyanzer, Hassane. "Extraction automatique de caractéristiques sur des images couleurs : application à la mesure de paramètres." Rouen, 1992. http://www.theses.fr/1992ROUES059.

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Abstract (sommario):
Dans cet ouvrage, nous avons mis en œuvre des méthodes de segmentation des images monochromes puis trichromes. L'emploi de la couleur en segmentation est un sujet de recherche récent, qui suscite un grand intérêt. L'application développée dans ce mémoire concerne l'automatisation de la procédure de calcul de paramètres sur des montures de lunettes. L'originalité du travail consiste en l'introduction de deux algorithmes de classification probabiliste EM et SEM
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Echard, Benjamin. "Evaluation par krigeage de la fiabilité des structures sollicitées en fatigue." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00800208.

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Abstract (sommario):
Les méthodes traditionnelles de dimensionnement à la fatigue s'appuient sur l'utilisation de coefficients dits de "sécurité" dans le but d'assurer l'intégrité de la structure en couvrant les incertitudes inhérentes à la fatigue. Ces méthodes de l'ingénieur ont le mérite d'être simples d'application et de donner des solutions heureusement satisfaisantes du point de vue de la sécurité. Toutefois, elles ne permettent pas au concepteur de connaître la véritable marge de sécurité de la structure et l'influence des différents paramètres de conception sur la fiabilité. Les approches probabilistes son
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Gobeljic, Persa. "Classification of Probability of Defaultand Rating Philosophies." Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-105903.

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Abstract (sommario):
Basel II consists of international recommendations on banking regulations, mainly concerning how much capital banks and other financial institutions should be made to set aside in order to protect themselves from various types of risks. Implementing Basel II involves estimating risks; one of the main measurements is Probability of Default. Firm specific and macroeconomic risks cause obligors to default. Separating the two risk factors in order to define which of them affect the Probability of Default through the years. The aim of this thesis is to enable a separation of the risk variables in t
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Bazin, Alexander Ian. "On probabilistic methods for object description and classification." Thesis, University of Southampton, 2006. https://eprints.soton.ac.uk/263161/.

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Abstract (sommario):
This thesis extends the utility of probabilistic methods in two diverse domains: multimodal biometrics and machine inspection. The attraction for this approach is that it is easily understood by those using such a system; however the advantages extend beyond the ease of human utility. Probabilistic measures are ideal for combination since they are guaranteed to be within a fixed range and are generally well scaled. We describe the background to probabilistic techniques and critique common implementations used by practitioners. We then set out our novel probabilistic framework for classificatio
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Schiele, Bernt. "Reconnaissance d'objets utilisant des histogrammes multidimensionnels de champs réceptifs." Phd thesis, Grenoble INPG, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004962.

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Abstract (sommario):
Au cours des dernières années, l'intérêt pour des algorithmes de reconnaissance fondés sur l'apparence à considérablement augmenté. Ces algorithmes utilisent directement des informations d'images. A partir des images d'objets ces approches construisent des "modèles fondés sur l'apparence", car chaque image représentée correspond à une apparence particulière d'un objet. La fiabilité, la vitesse et le taux de reconnaissance élevé de ces techniques en constituent les intérêts majeurs. Le succès de ces méthodes est considérable pour la reconnaissance de visages, dans le contexte de l'interface hom
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Dang, Van Mô. "Classification de donnees spatiales : modeles probabilistes et criteres de partitionnement." Compiègne, 1998. http://www.theses.fr/1998COMP1173.

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Abstract (sommario):
La problématique de la classification de données spatiales se pose par exemple lorsqu'on segmente une image en régions homogènes ou lorsqu'on cartographie des données multidimensionnelles localisées telles que des relevés physico-chimiques du sol. Dans ce travail, les méthodes proposées s'appuient sur des distributions de probabilité afin de modéliser les mécanismes engendrant la partition non observée et les observations. S'il s'agit d'effectuer les regroupements en se basant uniquement sur les valeurs observées, on rappelle que les modèles de mélange, la vraisemblance classifiante et l'algor
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Newling, James. "Novel methods of supernova classification and type probability estimation." Master's thesis, University of Cape Town, 2011. http://hdl.handle.net/11427/11174.

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Abstract (sommario):
Future photometric surveys will provide vastly more supernovae than have presently been observed, the majority of which will not be spectroscopically typed. Key to extracting information from these future datasets will be the efficient use of light-curves. In the first part of this thesis we introduce two methods for distinguishing type Ia supernovae from their contaminating counterparts, kernel density estimation and boosting. In the second half of this thesis we shift focus from classification to the related problem of type probability estimation, and ask how best to use type probabilities.
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Dehkordi, Mandana Ebadian. "Style classification of cursive script recognition." Thesis, Nottingham Trent University, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.272442.

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Tyni, Elin, and Johanna Wikberg. "Classification of Wi-Fi Sensor Data for a Smarter City : Probabilistic Classification using Bayesian Statistics." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-159797.

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Abstract (sommario):
As cities are growing with an increasing number of residents, problems with the traffic such as congestion and larger emission arise. The city planners have challenges with making it as easy as possible for the residents to commute and in as large scale as possible to avoid vehicles. Before any improvements or reconstructions can be made, the traffic situation has to be mapped. The results from a probabilistic classification on Wi-Fi sensor data collected in an area in the southern part of Stockholm showed that some streets are more likely to be trafficked by cyclists than pedestrians while ot
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Nelakanti, Anil Kumar. "Modélisation du langage à l'aide de pénalités structurées." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01001634.

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Abstract (sommario):
Modeling natural language is among fundamental challenges of artificial intelligence and the design of interactive machines, with applications spanning across various domains, such as dialogue systems, text generation and machine translation. We propose a discriminatively trained log-linear model to learn the distribution of words following a given context. Due to data sparsity, it is necessary to appropriately regularize the model using a penalty term. We design a penalty term that properly encodes the structure of the feature space to avoid overfitting and improve generalization while approp
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Malek, Salim. "Deep neural network models for image classification and regression." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2018. https://hdl.handle.net/11572/368992.

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Abstract (sommario):
Deep learning, a branch of machine learning, has been gaining ground in many research fields as well as practical applications. Such ongoing boom can be traced back mainly to the availability and the affordability of potential processing facilities, which were not widely accessible than just a decade ago for instance. Although it has demonstrated cutting-edge performance widely in computer vision, and particularly in object recognition and detection, deep learning is yet to find its way into other research areas. Furthermore, the performance of deep learning models has a strong dependency on t
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van, Kan Mark David. "A probabilistic target classification and description model for seismic sensors." Thesis, Monterey, Calif. : Springfield, Va. : Naval Postgraduate School ; Available from National Technical Information Service, 1994. http://handle.dtic.mil/100.2/ADA288548.

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Cherla, S. "Neural probabilistic models for melody prediction, sequence labelling and classification." Thesis, City, University of London, 2016. http://openaccess.city.ac.uk/17444/.

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Abstract (sommario):
Data-driven sequence models have long played a role in the analysis and generation of musical information. Such models are of interest in computational musicology, computer-aided music composition, and tools for music education among other applications. This dissertation beginswith an experiment tomodel sequences of musical pitch in melodies with a class of purely data-driven predictive models collectively known as Connectionist models. It was demonstrated that a set of six such models could performon par with, or better than state-of-the-art n-gram models previously evaluated in an identical
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Cossuth, Joshua Howard. "Climatology of Dvorak classifications for operational probabilistic genesis forecasts." Tallahassee, Fla. : Florida State University, 2010. http://purl.fcla.edu/fsu/lib/digcoll/undergraduate/honors-theses/2181932.

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ANOUAR, FATIHA. "Modélisation probabilistes des cartes auto-organisées : Application en classification et en régression." Paris, CNAM, 1996. http://www.theses.fr/1996CNAM0256.

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Abstract (sommario):
La thèse tente de rapprocher les méthodes statistiques et les méthodes neuronales. L'algorithme de kohonen som est explique dans le cadre du formalisme des nuées dynamiques. Ensuite une modélisation probabiliste des cartes topologiques est proposée avec un algorithme d'apprentissage non supervisé qui maximise le critère du maximum de vraisemblance
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Proske, Dirk, Milad Mehdianpour, and Lucjan Gucma. "4th International Probabilistic Workshop: 12th-13th October 2006, Berlin, BAM (Federal Institute for Materials Research and Testing)." Universität für Bodenkultur Wien, 2009. https://slub.qucosa.de/id/qucosa%3A284.

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Abstract (sommario):
Die heutige Welt der Menschen wird durch große Dynamik geprägt. Eine Vielzahl verschiedener Prozesse entfaltet sich parallel und teilweise auf unsichtbare Weise miteinander verbunden. Nimmt man z.B. den Prozess der Globalisierung: Hier erleben wir ein exponentielles Wachstum der internationalen Verknüpfungen von der Ebene einzelner Menschen und bis zur Ebene der Kulturen. Solche Verknüpfungen führen uns zum Begriff der Komplexität. Diese wird oft als Produkt der Anzahl der Elemente eines Systems mal Umfang der Verknüpfungen im System verstanden. In anderen Worten, die Welt wird zunehmend kompl
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Khoury, Mehdi. "A fuzzy probabilistic inference methodology for constrained 3D human motion classification." Thesis, University of Portsmouth, 2010. https://researchportal.port.ac.uk/portal/en/theses/a-fuzzy-probabilistic-inference-methodology-for-constrained-3d-human-motion-classification(74f66479-a548-400c-a6cc-8f44bf996cb0).html.

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Abstract (sommario):
Enormous uncertainties in unconstrained human motions lead to a fundamental challenge that many recognising algorithms have to face in practice: efficient and correct motion recognition is a demanding task, especially when human kinematic motions are subject to variations of execution in the spatial and temporal domains, heavily overlap with each other,and are occluded. Due to the lack of a good solution to these problems, many existing methods tend to be either effective but computationally intensive or efficient but vulnerable to misclassification. This thesis presents a novel inference engi
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Shaw, Donald B. "Classification of transmitter transients using fractal measures and probabilistic neural networks." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/ftp04/mq23494.pdf.

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Ferguson, Elayne V. "Computer-assisted methods in the classification and probabilistic identification of Streptomyces." Thesis, University of Newcastle Upon Tyne, 1996. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.361941.

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Rezvanizaniani, Seyed Mohammad. "Probabilistic Based Classification Techniques for Improved Prognostics Using Time Series Data." University of Cincinnati / OhioLINK, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1428048932.

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Wang, Qing. "Development, improvement and assessment of image classification and probability mapping algorithms." OpenSIUC, 2018. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/1622.

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Abstract (sommario):
Remotely sensed imagery is one of the most important data sources for large-scale and multi-temporal agricultural, forestry, soil, environmental, social and economic applications. In order to accurately extract useful thematic information of the earth surface from images, various techniques and methods have been developed. The methods can be divided into parametric and non-parametric based on the requirement of data distribution, or into global and local based on the characteristics of modeling global trends and local variability, or into unsupervised and supervised based on whether training d
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Gasse, Maxime. "Apprentissage de Structure de Modèles Graphiques Probabilistes : application à la Classification Multi-Label." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSE1003/document.

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Abstract (sommario):
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème spécifique de l'apprentissage de structure de modèles graphiques probabilistes, c'est-à-dire trouver la structure la plus efficace pour représenter une distribution, à partir seulement d'un ensemble d'échantillons D ∼ p(v). Dans une première partie, nous passons en revue les principaux modèles graphiques probabilistes de la littérature, des plus classiques (modèles dirigés, non-dirigés) aux plus avancés (modèles mixtes, cycliques etc.). Puis nous étudions particulièrement le problème d'apprentissage de structure de modèles dirigés (réseaux Ba
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Sutradhar, Santosh C. "Classification of a correlated binary observation." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1998. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk2/tape15/PQDD_0001/MQ36183.pdf.

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Rodrigues, Thiago Fredes. "A probabilistic and incremental model for online classification of documents : DV-INBC." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2016. http://hdl.handle.net/10183/142171.

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Abstract (sommario):
Recentemente, houve um aumento rápido na criação e disponibilidade de repositórios de dados, o que foi percebido nas áreas de Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina. Este fato deve-se principalmente à rápida criação de tais dados em redes sociais. Uma grande parte destes dados é feita de texto, e a informação armazenada neles pode descrever desde perfis de usuários a temas comuns em documentos como política, esportes e ciência, informação bastante útil para várias aplicações. Como muitos destes dados são criados em fluxos, é desejável a criação de algoritmos com capacidade de atuar em gr
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Chiappa, Silvia. "Analysis and classification of EEG signals using probabilistic models for brain computer interfaces /." [S.l.] : [s.n.], 2006. http://library.epfl.ch/theses/?nr=3547.

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Ekdahl, Magnus. "On approximations and computations in probabilistic classification and in learning of graphical models /." Linköping : Department of Mathematics, Linköpings universitet, 2007. http://www.bibl.liu.se/liupubl/disp/disp2007/tek1141s.pdf.

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Wang, Yi. "DNA microarray data classification based on sub-dimensional features and probabilistic neural networks." Thesis, The University of Sydney, 2008. https://hdl.handle.net/2123/29168.

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Abstract (sommario):
This thesis presents a successful application of a modified probabilistic neural network for DNA microarray data classification based on sub-dimensional features. The first part of this thesis consists of an introduction and background review of relevant topics on the neural network classification. The particular method presented in this thesis, that is, the probabilistic neural network is explained in Chapter 3. Based on this classification process, we introduce the sub-dimension concept into the procedure. For normal supervised classification, one classifier will be formed after the entire d
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