Дисертації: "Semi-chaînes de Markov cachées"

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Barbu, Vlad. "Estimation des chaînes semi-markoviennes et des chaînes semi-markoviennes cachées en vue d'applications en fiabilité et en biologie." Compiègne, 2005. http://www.theses.fr/2005COMP1568.

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Анотація:

Dans la première partie de ma thèse je me suis intéressé au modèle semi-markovien à temps discret et à l'estimation non-paramétrique associée. Les résultats obtenus sont appliqués pour déduire des estimateurs de la fiabilité des systèmes et des mesures associées. Les propriétés asymptotiques des estimateurs sont étudiées. Un exemple illustre le calcul pratique des mesures de la fiabilité. La deuxième partie de ma thèse est consacrée à l'estimation des modèles semi-markoviens cachés. Les propriétés asymptotiques des estimateurs sont étudiées et un algorithme EM pour obtenir les estimateurs est proposé. Une application en génétique pour l'estimation des îlots CpG dans une séquence d'ADN illustre l'intérêt de nos recherches
The first part of my thesis concerns the discrete time semi-Markov models and the associated nonparametric estimation. The obtained results are used for deriving estimators of the systems reliability and of the associated measures. The asymptotic properties of the estimators are studied. An example illustrates how to practically compute the reliability indicators. The second part of my thesis is devoted to the estimation of hidden semi-Markov models. The asymptotic properties of the estimators are studied and an EM algorithm is proposed. An application in genetics for detecting the CpG islands in a DNA sequence shows the interest of our researches

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Lacour, Claire. "Estimation non paramétrique adaptative pour les chaînes de Markov et les chaînes de Markov cachées." Phd thesis, Université René Descartes - Paris V, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00180107.

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Анотація:

Dans cette thèse, on considère une chaîne de Markov $(X_i)$ à espace d'états continu que l'on suppose récurrente positive et stationnaire. L'objectif est d'estimer la densité de transition $\Pi$ définie par $\Pi(x,y)dy=P(X_{i+1}\in dy|X_i=x)$. On utilise la sélection de modèles pour construire des estimateurs adaptatifs. On se place dans le cadre minimax sur $L^2$ et l'on s'intéresse aux vitesses de convergence obtenues lorsque la densité de transition est supposée régulière. Le risque intégré de nos estimateurs est majoré grâce au contrôle de processus empiriques par une inégalité de concentration de Talagrand. Dans une première partie, on suppose que la chaîne est directement observée. Deux estimateurs différents sont présentés, l'un par quotient, l'autre minimisant un contraste moindres carrés et prenant également en compte l'anisotropie du problème. Dans une deuxième partie, on aborde le cas d'observations bruitées $Y_1,\dots, Y_{n+1}$ où $Y_i=X_i+\varepsilon_i$ avec $(\varepsilon_i)$ un bruit indépendant de la chaîne $(X_i)$. On généralise à ce cas les deux estimateurs précédents. Des simulations illustrent les performances des estimateurs.

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RAFI, Selwa. "Chaînes de Markov cachées et séparation non supervisée de sources." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00995414.

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Анотація:

Le problème de la restauration est rencontré dans domaines très variés notamment en traitement de signal et de l'image. Il correspond à la récupération des données originales à partir de données observées. Dans le cas de données multidimensionnelles, la résolution de ce problème peut se faire par différentes approches selon la nature des données, l'opérateur de transformation et la présence ou non de bruit. Dans ce travail, nous avons traité ce problème, d'une part, dans le cas des données discrètes en présence de bruit. Dans ce cas, le problème de restauration est analogue à celui de la segmentation. Nous avons alors exploité les modélisations dites chaînes de Markov couples et triplets qui généralisent les chaînes de Markov cachées. L'intérêt de ces modèles réside en la possibilité de généraliser la méthode de calcul de la probabilité à posteriori, ce qui permet une segmentation bayésienne. Nous avons considéré ces méthodes pour des observations bi-dimensionnelles et nous avons appliqué les algorithmes pour une séparation sur des documents issus de manuscrits scannés dans lesquels les textes des deux faces d'une feuille se mélangeaient. D'autre part, nous avons attaqué le problème de la restauration dans un contexte de séparation aveugle de sources. Une méthode classique en séparation aveugle de sources, connue sous l'appellation "Analyse en Composantes Indépendantes" (ACI), nécessite l'hypothèse d'indépendance statistique des sources. Dans des situations réelles, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. Par conséquent, nous avons étudié une extension du modèle ACI dans le cas où les sources peuvent être statistiquement dépendantes. Pour ce faire, nous avons introduit un processus latent qui gouverne la dépendance et/ou l'indépendance des sources. Le modèle que nous proposons combine un modèle de mélange linéaire instantané tel que celui donné par ACI et un modèle probabiliste sur les sources avec variables cachées. Dans ce cadre, nous montrons comment la technique d'Estimation Conditionnelle Itérative permet d'affaiblir l'hypothèse usuelle d'indépendance en une hypothèse d'indépendance conditionnelle

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Rafi, Selwa. "Chaînes de Markov cachées et séparation non supervisée de sources." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2012. http://www.theses.fr/2012TELE0020/document.

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Анотація:

Le problème de la restauration est rencontré dans domaines très variés notamment en traitement de signal et de l'image. Il correspond à la récupération des données originales à partir de données observées. Dans le cas de données multidimensionnelles, la résolution de ce problème peut se faire par différentes approches selon la nature des données, l'opérateur de transformation et la présence ou non de bruit. Dans ce travail, nous avons traité ce problème, d'une part, dans le cas des données discrètes en présence de bruit. Dans ce cas, le problème de restauration est analogue à celui de la segmentation. Nous avons alors exploité les modélisations dites chaînes de Markov couples et triplets qui généralisent les chaînes de Markov cachées. L'intérêt de ces modèles réside en la possibilité de généraliser la méthode de calcul de la probabilité à posteriori, ce qui permet une segmentation bayésienne. Nous avons considéré ces méthodes pour des observations bi-dimensionnelles et nous avons appliqué les algorithmes pour une séparation sur des documents issus de manuscrits scannés dans lesquels les textes des deux faces d'une feuille se mélangeaient. D'autre part, nous avons attaqué le problème de la restauration dans un contexte de séparation aveugle de sources. Une méthode classique en séparation aveugle de sources, connue sous l'appellation "Analyse en Composantes Indépendantes" (ACI), nécessite l'hypothèse d'indépendance statistique des sources. Dans des situations réelles, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. Par conséquent, nous avons étudié une extension du modèle ACI dans le cas où les sources peuvent être statistiquement dépendantes. Pour ce faire, nous avons introduit un processus latent qui gouverne la dépendance et/ou l'indépendance des sources. Le modèle que nous proposons combine un modèle de mélange linéaire instantané tel que celui donné par ACI et un modèle probabiliste sur les sources avec variables cachées. Dans ce cadre, nous montrons comment la technique d'Estimation Conditionnelle Itérative permet d'affaiblir l'hypothèse usuelle d'indépendance en une hypothèse d'indépendance conditionnelle
The restoration problem is usually encountered in various domains and in particular in signal and image processing. It consists in retrieving original data from a set of observed ones. For multidimensional data, the problem can be solved using different approaches depending on the data structure, the transformation system and the noise. In this work, we have first tackled the problem in the case of discrete data and noisy model. In this context, the problem is similar to a segmentation problem. We have exploited Pairwise and Triplet Markov chain models, which generalize Hidden Markov chain models. The interest of these models consist in the possibility to generalize the computation procedure of the posterior probability, allowing one to perform bayesian segmentation. We have considered these methods for two-dimensional signals and we have applied the algorithms to retrieve of old hand-written document which have been scanned and are subject to show through effect. In the second part of this work, we have considered the restoration problem as a blind source separation problem. The well-known "Independent Component Analysis" (ICA) method requires the assumption that the sources be statistically independent. In practice, this condition is not always verified. Consequently, we have studied an extension of the ICA model in the case where the sources are not necessarily independent. We have introduced a latent process which controls the dependence and/or independence of the sources. The model that we propose combines a linear instantaneous mixing model similar to the one of ICA model and a probabilistic model on the sources with hidden variables. In this context, we show how the usual independence assumption can be weakened using the technique of Iterative Conditional Estimation to a conditional independence assumption

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Rouan, Lauriane. "Apports des chaînes de Markov cachées à l'analyse de données de capture-recapture." Montpellier 2, 2007. http://www.theses.fr/2007MON20188.

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Paris, Sébastien. "Extraction Automatique de Pistes Fréquentielles en Sonar Passif par Chaînes de Markov Cachées." Toulon, 2000. http://www.theses.fr/2000TOUL0013.

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Анотація:

Les raies de fréquences éventuellement présentes sur la représentation temps fréquence appelée lofar-gramme permettent à un opérateur sonar de classifier, voire de trajectographier partiellement, les sources d'intérêts. Pour la trajectographie, les raies de fréquences constantes mais décalées par effet Doppler sont utilisées. Pour la classification, c'est l'instabilité des raies fréquentielles qui est source d'information. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'extraction de pistes fréquentielles instables (estimation des pistes présentes dans l'image). Les problèmes fondamentaux de l'extraction sont la méconnaissance du nombre de pistes présentes, de leurs instants d'apparition et de disparition, de leurs rapports signal sur bruit respectifs et la gestion du croisement de pistes. Nous adoptons une approche basée sur une modélisation par chaînes de Markov : chaque piste fréquentielle est supposée suivre une marche aléatoire; l'espace d'état est défini par l'ensemble des canaux fréquentiels de l'analyse spectrale et par un ensemble discret et fini de pentes associées à chaque piste. Le lofargrarnme fournit les mesures. Dans le cas mono¬piste, nous proposons une solution basée sur la version "normalisée" des algorithmes issus do la littérature des chaînes de Markov cachées (Hidden Markov Models) : algorithme de Viterbi (VA), algorithme Forward (F) et Forward-Backward (FB). Dans le cas multi-pistes. Nous avons développé un nouvel algorithme FB "normalisé" dans lequel chaque probabilité est conditionnée par l'événement exclusif suivant : deux pistes fréquentielles ne peuvent être dans le même état simultanément. L'algorithme travaille en deux étapes : 1) les lignes sont extraites du début jusqu'à la fin du lofargrarnme ; 2) les instants de début et de fin de chaque piste sont estimés. Lorsque ces deux dates sont égales, la piste est éliminée. Avec cette stratégie, le nombre de pistes fréquentielles doit être a priori surestimé. Des essais sur des données synthétiques et sur des données réelles ont été menés à bien pour valider nos algorithmes en utilisation opérationnelle
The frequency vs. Time image called lofargram in any passive sonar system is the key of the downstream information processing : the operator will investigate on this representation in order to classify the tar¬gets of interest and/or to track the targets that have generated them by the so-called Target Motion Analysis (TMA). Both need to use frequency lines. For TMA, constant but Doppler-shifted frequencies are necessary. Conversely, for classification, the fluctuations of frequency help the discrimination between targets. In this thesis, we are concerned by unstable frequency line tracker (FLT). The role of such a tracker is to estimate frequency lines. The fundamental problems of FLT come from the unknown num¬ber of lines, their dates of birth and death, their respective SNR's and the case of crossing lines. We propose a method based on Markov Chain modeling : each frequency line is assumed to follow a random walk; the state space is the lofargram frequency cell set vs. A discrete and finite set of slopes. The data are composed by each lofargram line. When one unique line is present, we propose a scaled version of algorithms encountered in Hidden Markov Models (HMM) literature : Viterbi algorithm (VA), Forward (F), Forward-Backward (FB). In case of several frequency lines, we derive a new scaled FB algorithm in which each probability is conditioned by the exclusive event : two lines cannot be simultaneously in the same spot. The algorithm works in two passes : first, the lines are extracted from the beginning to the end of the lofargram; then, we estimate the dates of birth and death of each of them. When those dates are equal, the line is discarded. Therefore, the number of lines must be a priori overestimated. Trials on synthetic but also real data have been conducted and allow us to conclude that this algorithm performs very correctly (in a operational sense)

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Lapuyade-Lahorgue, Jérôme. "Sur diverses extensions des chaînes de Markov cachées avec application au traitement des signaux radar." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00473711.

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Анотація:

L'objectif de cette thèse est de proposer différents modèles généralisant le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant couramment utilisé en inférence bayésienne de signaux. Les diverses extensions de ce modèle visent à l'enrichir et à prendre en compte différentes propriétés du signal, comme le caractère non gaussien du bruit, ou la nature semi-markovienne du signal caché. Dans un problème d'inférence bayésienne, nous disposons de deux processus aléatoires X et Y , on observe la réalisation y de Y et nous estimons la réalisation cachée x de X. Le lien existant entre les deux processus est modélisé par la distribution de probabilité p(x, y). Dans le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant, la distribution p(x) est celle d'une chaîne de Markov et la distribution p(y|x) est celle de marginales indépendantes conditionnellement à x. Bien que ce modèle puisse être utilisé dans de nombreuses applications, il ne parvient pas à modéliser toutes les situations de dépendance. Le premier modèle que nous proposons est de type “chaînes de Markov triplet”, on considère ainsi un troisième processus U tel que le triplet (X, U, Y ) soit une chaîne de Markov. Dans le modèle proposé, ce processus auxiliaire modélise la semi-markovianité de X ; on parvient ainsi à prendre en compte la non markovianité éventuelle du processus caché. Dans un deuxième modèle, nous considérons des observations à dépendance longue et nous proposons un algorithme d'estimation original des paramètres de ce modèle. Nous étudions par ailleurs différents modèles prenant en compte simultanément la semi-markovianité des données cachées, la dépendance longue dans les observations ou la non stationnarité des données cachées. Enfin, la nature non nécessairement gaussienne du bruit est prise en compte via l'introduction des copules. L'intérêt des différents modèles proposés est également validé au travers d'expérimentations. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions également comment la segmentation obtenue par une méthode bayésienne peut être utilisée dans la détection de cibles dans le signal radar. Le détecteur original que nous implémentons utilise la différence de statistiques entre un signal recu et les signaux recus de son voisinage. Le détecteur ainsi implémenté s'avère donner de meilleurs résultats en présence de fort bruit que le détecteur habituellement utilisé en traitement radar.

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Dridi, Noura. "Estimation aveugle de chaînes de Markov cachées simples et doubles : Application au décodage de codes graphiques." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2012. http://www.theses.fr/2012TELE0022.

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Анотація:

Depuis leur création, les codes graphiques constituent un outil d'identification automatique largement exploité en industrie. Cependant, les performances de lecture sont limitées par un flou optique et un flou de mouvement. L'objectif de la thèse est l'optimisation de lecture des codes 1D et 2D en exploitant des modèles de Markov cachés simples et doubles, et des méthodes d'estimation aveugles. En premier lieu, le système de lecture de codes graphiques est modélisé par une chaîne de Markov cachée, et des nouveaux algorithmes pour l'estimation du canal et la détection des symboles sont développés. Ils tiennent compte de la non stationnarité de la chaîne de Markov. De plus une méthode d'estimation de la taille du flou et de sa forme est proposée. La méthode utilise des critères de sélection permettant de choisir le modèle de dégradation le plus adéquat. Enfin nous traitons le problème de complexité qui est particulièrement important dans le cas d'un canal à mémoire longue. La solution proposée consiste à modéliser le canal à mémoire longue par une chaîne de Markov double. Sur la base de ce modèle, des algorithmes offrant un rapport optimisé performance-complexité sont présentés
Since its birth, the technology of barcode is well investigated for automatic identification. When reading, a barcode can be degraded by a blur , caused by a bad focalisation and/ or a camera movement. The goal of this thesis is the optimisation of the receiver of 1D and 2D barcode from hidden and double Markov model and blind statistical estimation approaches. The first phase of our work consists of modelling the original image and the observed one using Hidden Markov model. Then, new algorithms for joint blur estimation and symbol detection are proposed, which take into account the non-stationarity of the hidden Markov process. Moreover, a method to select the most relevant model of the blur is proposed, based on model selection criterion. The method is also used to estimate the blur length. Finally, a new algorithm based on the double Markov chain is proposed to deal with digital communication through a long memory channel. Estimation of such channel is not possible using the classical detection algorithms based on the maximum likelihood due to the prohibitive complexity. New algorithm giving good trade off between complexity and performance is provided

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Nicolas, Pierre. "Mise au point et utilisation de modèles de chaînes de Markov cachées pour l'étude des séquences d'ADN." Evry-Val d'Essonne, 2003. http://www.theses.fr/2003EVRY0017.

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Анотація:

Trois domaines d'application des modèles de chaînes de Markov cachées (HMM) pour l'interprétation des génomes bactériens ont été abordés dans cette thèse sous l'angle de l'utilisation d'approches d'estimation non supervisée. Tout d'abord, l'utilisation d'une méthode de segmentation des séquences d'ADN en régions de composition homogène a permis l'identification de transferts génétiques horizontaux chez Bacillus subtilis ainsi que d'autres niveaux d'hétérogénéités liés aux propriétés biologiques des gènes. Ensuite, un logiciel de prédiction de gènes a été développé. Une attention particulière a été portée à la recherche de très petits gènes. Une trentaine de gènes de taille inférieure à 50 acides aminés a ainsi été ajoutée à la vingtaine de petits gènes connus biologiquement chez B. Subtilis. Enfin, un algorithme de Monte-Carlo par chaîne de Markov (MCMC) est proposé pour la sélection bayésienne de modèles adaptés aux motifs des sites de fixation de l'ARN polymérase
Considering the use of self-training approaches, we developed in this thesis three domains in which we applied HMM for the bacterial genome interpretation. First, a segmentation method of DNA sequences into regions of homogeneous composition enables us to identify horizontal gene transfers on the Bacillus subtilis chromosome and also others heterogeneities levels linked to biological properties of genes. Next we developed a gene prediction software and we especially focused on small genes research. Around 30 genes smaller than 50 amino acids have been added to about 20 small genes previously biologically identified on B. Subtilis. Then we proposed a MCMC algorithm for Bayesian model selection in the context of RNA polymerase binding sites modeling

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Vandekerkhove, Pierre. "Identification de l'ordre des processus ARMA stables : contribution à l'étude statistique des chaînes de Markov cachées." Montpellier 2, 1997. http://www.theses.fr/1997MON20115.

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Анотація:

La premiere partie de cette these est consacree a l'etude du critere odq (order determination quantity) intervenant dans le probleme du choix des ordres d'un processus arma vectoriel stable. La deuxieme partie est consacree a l'etude statistique des chaines de markov cachees (cmc). Nous generalisons l'etude statistique des cmc a espace fini d'etats de baum et petrie au cas non stationnaire. Nous proposons d'autre part un algorithme d'estimation des parametres d'une cmc a espace d'etats quelconque base sur la methode du recuit simule dont nous montrons la convergence p. S. En loi. Nous donnons aussi un principe de grandes deviations pour des moyennes empiriques de fonctions de cmc, que nous relions au probleme de l'estimation des parametres d'une cmc par la methode du recuit simule classique. Nous concluons ce travail par l'estimation des parametres du modele mo-m1 du gene du virus hiv, au moyen de notre algorithme.

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Trevezas, Samis. "Etude de l'estimation du Maximum de Vraisemblance dans des modèles Markoviens, Semi-Markoviens et Semi-Markoviens Cachés avec Applications." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472644.

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Анотація:

Dans ce travail je présente une étude unifiée basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance pour des modèles markoviens, semi-markoviens et semi-markoviens cachés. Il s'agit d'une étude théorique des propriétés asymptotiques de l'EMV des modèles mentionnés ainsi que une étude algorithmique. D'abord, nous construisons l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) de la loi stationnaire et de la variance asymptotique du théorème de la limite centrale (TLC) pour des fonctionnelles additives des chaînes de Markov ergodiques et nous démontrons sa convergence forte et sa normalité asymptotique. Ensuite, nous considérons un modèle semi-markovien non paramétrique. Nous présentons l'EMV exact du noyau semi-markovien qui gouverne l'évolution de la chaîne semi-markovienne (CSM) et démontrons la convergence forte, ainsi que la normalité asymptotique de chaque sous-vecteur fini de cet estimateur en obtenant des formes explicites pour les matrices de covariance asymptotiques. Ceci a été appliqué pour une observation de longue durée d'une seule trajectoire d'une CSM, ainsi que pour une suite des trajectoires i.i.d. d'une CSM censurée à un instant fixe. Nous introduisons un modèle semi-markovien caché (MSMC) général avec dépendance des temps de récurrence en arrière. Nous donnons des propriétés asymptotiques de l'EMV qui correspond à ce modèle. Nous déduisons également des expressions explicites pour les matrices de covariance asymptotiques qui apparaissent dans le TLC pour l'EMV des principales caractéristiques des CSM. Enfin, nous proposons une version améliorée de l'algorithme EM (Estimation-Maximisation) et une version stochastique de cet algorithme (SAEM) afin de trouver l'EMV pour les MSMC non paramétriques. Des exemples numériques sont présentés pour ces deux algorithmes.

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Ben, Mabrouk Mohamed. "Modèles de Markov triplets en restauration des signaux." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00694128.

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Анотація:

La restauration statistique non-supervisée de signaux admet d'innombrables applications dans les domaines les plus divers comme économie, santé, traitement du signal, ... Un des problèmes de base, qui est au coeur de cette thèse, est d'estimer une séquence cachée (Xn)1:N à partir d'une séquence observée (Yn)1:N. Ces séquences sont considérées comme réalisations, respectivement, des processus (Xn)1:N et (Yn)1:N. Plusieurs techniques ont été développées pour résoudre ce problème. Le modèle parmi le plus répandu pour le traiter est le modèle dit "modèle de Markov caché" (MMC). Plusieurs extensions de ces modèles ont été proposées depuis 2000. Dans les modèles de Markov couples (MMCouples), le couple (X, Y) est markovien, ce qui implique que p(x|y) est également markovienne (alors que p(x) ne l'est plus nécessairement), ce qui permet les mêmes traitements que dans les MMC. Plus récemment (2002) les MMCouples ont été étendus aux "modèles de Markov triplet" (MMT), dans lesquels on introduit un processus auxiliaire U et suppose que le triplet T = (X, U, Y) est markovien. Là encore il est possible, dans un cadre plus général que celui des MMCouples, d'effectuer des traitements avec une complexité raisonnable. L'objectif de cette thèse est de proposer des nouvelles modélisations faisant partie des MMT et d'étudier leur pertinence et leur intérêt. Nous proposons deux types de nouveautés: (i) Lorsque la chaîne cachée est discrète et lorsque le couple (X, Y) n'est pas stationnaire, avec un nombre fini de "sauts" aléatoires dans les paramètres, l'utilisation récente des MMT dans lesquels les sauts sont modélisés par un processus discret U a donné des résultats très convaincants (Lanchantin, 2006). Notre première idée est d'utiliser cette démarche avec un processus U continu, qui modéliserait des non-stationnarités "continues" de(X, Y). Nous proposons des chaînes et des champs triplets et présentons quelques expériences. Les résultats obtenus dans la modélisation de la non-stationnarité continue semblent moins intéressants que dans le cas discret. Cependant, les nouveaux modèles peuvent présenter d'autres intérêts; en particulier, ils semblent plus efficaces que les modèles "chaînes de Markov cachées" classiques lorsque le bruit est corrélé; (ii) Soit un MMT T = (X, U, Y) tel que X et Y sont continu et U est discret fini. Nous sommes en présence du problème de filtrage, ou du lissage, avec des sauts aléatoires. Dans les modélisations classiques le couple caché (X, U) est markovien mais le couple (U, Y) ne l'est pas, ce qui est à l'origine de l'impossibilité des calculs exacts avec une complexité linéaire en temps. Il est alors nécessaire de faire appel à diverses méthodes approximatives, dont celles utilisant le filtrage particulaire sont parmi les plus utilisées. Dans des modèles MMT récents le couple caché (X, U) n'est pas nécessairement markovien, mais le couple (U, Y) l'est, ce qui permet des traitements exacts avec une complexité raisonnable (Pieczynski 2009). Notre deuxième idée est d'étendre ces derniers modèles aux triplets T = (X, U, Y) dans lesquels les couples (U, Y) sont "partiellement" de Markov. Un tel couple (U, Y) n'est pas de Markov mais U est de Markov conditionnellement àY. Nous obtenons un modèle T = (X, U, Y) plus général, qui n'est plus de Markov, dans lequel le filtrage et le lissage exacts sont possibles avec une complexité linéaire en temps. Quelques premières simulations montrent l'intérêt des nouvelles modélisations en lissage en présence des sauts.

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Bercu, Sophie. "Modélisation stochastique du signal écrit par chaînes de Markov cachées : application à la reconnaissance automatique de l'écriture manuscrite." Rennes 1, 1994. http://www.theses.fr/1994REN10115.

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Avec le développement récent du multi-media et le désir de rendre la communication homme-machine plus naturelle et plus conviviale, de nouvelles interfaces orientées stylo sont apparues. L'acquisition des données se fait alors par l'intermédiaire d'un papier électronique et d'un stylo. Dans le cadre de l'interface entre la tablette et l'ordinateur, nous présentons dans cette thèse un système de reconnaissance en-ligne de mots dans un vocabulaire limité. La difficulté de la reconnaissance de l'écriture cursive manuscrite provient du degré important de variabilité inter- et intra-scripteur. Notre souci est de tenir compte de cette variabilité a tous les niveaux du traitement: lors du pretraitement, de l'extraction de primitives et enfin de la reconnaissance. Le pretraitement proposé reduit la quantité d'informations à analyser sans toutefois perdre d'informations pertinentes pour la reconnaissance du mot. Le choix des primitives constitue l'une des originalités de ce travail car elles tiennent compte des mécanismes de l'écriture ce qui élargit la reconnaissance a un grand nombre de scripteurs. La reconnaissance des mots est mise en oeuvre par l'intermédiaire d'un modèle de Markov caché construit à partir de ces primitives. Ce modèle est particulièrement bien adapté à notre problème: il permet d'intégrer différentes sources de connaissances nécessaires à la reconnaissance des mots et de par sa structure aléatoire, modélisé au mieux les phénomènes de variabilité de l'écriture. Les résultats obtenus attestent de l'intérêt et de l'efficacité de cette approche

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Dapzol, N. "Analyse de l'activité de conduite par les chaînes de Markov cachées et les modèles de ruptures multi-phasiques: méthodologie et applications." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00543729.

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L'objet de cette thèse est d'établir un cadre d'analyse des données recueillies sur les véhicules en vue de les mettre en correspondance avec des comportements. Pour cela, nous avons défini le modèle Semi-Markovien caché pondéré pour modéliser les signaux issus des capteurs et établi des résultats théoriques sur les modèles de régressions multi-phasiques dans le cas linéaire et nonlinéaire. Puis, nous avons établi une méthodologie d'analyse de l'activité basée sur un apprentissage semi-automatique, et structurée par les résultats des modèles cognitifs du conducteur. Pour valider cette méthodologie, nous avons effectué une expérimentation où furent enregistrées 1209 séquences de conduite. Ces données nous ont permis d'implémenter des modèles de Markov cachées décrivant l'évolution des capteurs associés à des situations de conduite caractérisées par l'objectif, l'infrastructure perçue par le conducteur et la vitesse initiale. Les modèles générés nous permettent dès lors de catégoriser, avec un taux satisfaisant, à quelle situation ou à quel groupe de situation appartient une séquence inconnue. Par ailleurs, nous illustrons l'utilité des modèles markoviens conjugués aux modèles multi-phasiques pour la recherche automatique de situation dans un ensemble de données. Mot clés libres: modèle Semi-Markovien cachés pondéré, modèles multi-phasiques, apprentissage semi-automatique, catégorisation du comportement du conducteur, analyse de l'activité de conduite analyse hiérarchique

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Brunel, Nicolas. "Sur quelques extensions des chaînes de Markov cachées et couples : application à la segmentation non supervisée de signaux radar." Paris 6, 2005. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011302.

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Brunel, Nicolas. "Sur quelques extensions des chaînes de Markov cachées et couples. Applications à la segmentation non-supervisée de signaux radar." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011302.

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Nous nous intéressons à l'extension des méthodes de segmentation bayésienne reposant sur le modèle de chaîne de Markov cachée, utilisé classiquement en traitement du signal. Nos travaux se sont développés selon trois axes : la remise en cause de la structure du modèle classique par l'utilisation des modèles de chaînes de Markov couple, et la recherche de familles de lois pertinentes pour les données multidimensionnelles afin de traiter les observations complexes obtenues par les radars modernes, notamment à l'aide des copules. Un troisième axe consiste en l'estimation de ces modèles. Nous proposons une méthode d'estimation des paramètres des modèles à données manquantes fondée sur les fonctions estimantes, ce qui permet de choisir des fonctions moins complexes que la vraisemblance. En exploitant la structure cachée, nous proposons un algorithme itératif généralisant EM. Nous donnons alors de nouveaux estimateurs pour les modèles décrits à l'aide de copules. Nous obtenons ainsi des algorithmes d'estimation remarquablement simples pour les modèles de Markov couples, et nous montrons leur bon comportement sur données simulées et sur données radar.

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Muri, Florence. "Comparaison d'algorithmes d'identification de chaînes de Markov cachées et application a la détection de régions homogènes dans les séquences d'ADN." Paris 5, 1997. http://www.theses.fr/1997PA05S008.

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Avec les rapides projets de séquençage de génomes d'organismes divers, les biologistes disposent d'un nombre croissant de séquences d’ADN et sont à la recherche d'outils statistiques leur permettant d'analyser toute cette information. L'un des problèmes concerne la non prise en compte dans la modélisation de l'hétérogénéité observée dans une séquence d’ADN. Notre but est d'utiliser un modèle, expliquant au mieux cette hétérogénéité, pour délimiter les régions homogènes de la séquence étudiée. La détection de ces régions est importante d'un point de vue biologique car elle est susceptible de révéler des différences fonctionnelles ou structurelles à l'intérieur du génome. L'approche statistique que nous proposons s'appuie sur les modèles de chaines de Markov cachées. Ces modèles supposent que la séquence peut être découpée en plages homogènes, dont on ignore a priori la taille et la position, et que l'on dispose d'un nombre fini q de modèles qui s'ajustent de façon satisfaisante sur chacune de ces plages. La succession des plages est gérée par une chaine de Markov non observée à q états (la chaine de Markov cachée). Il s'agit alors de reconstruire ces plages à partir de la séquence observée et d'estimer les paramètres des q modèles régissant chacune d'entre elles. Le problème statistique est donc un problème à données manquantes et de mélange. Nous comparons différentes procédures d'identification des chaines cachées : l'algorithme em et ses deux versions stochastiques, sem et em à la Gibbs, pour une estimation par maximum de vraisemblance. Nous proposons également une estimation bayésiennes utilisant l'échantillonnage de Gibbs. Les performances de ces algorithmes sont comparées à l'aide de simulations. Ces méthodes sont finalement utilisées pour identifier des régions homogènes des séquences d’ADN des bactériophages lambda et bil67, du virus hiv1 et de la bactérie b. Subtilis.

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Garivier, Aurélien. "Modèles contextuels et alphabets infinis en théorie de l'information." Paris 11, 2006. http://www.theses.fr/2006PA112192.

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Ce travail de thèse explore quelques aspects contemporains de la théorie de l'information allant de la théorie du codage à certains problèmes de choix de modèles. Nous y considérons d'abord le problème du codage de sources sans mémoire émettant dans un alphabet infini dénombrable. Comme il est impossible d' y apporter une solution générale, deux approches sont utilisées : nous établissons d'abord des conditions sous lesquelles le taux entropique peut être approché, et proposons alors un algorihme. Dans un second temps, il n'est posé aucune restriction sur la source, il est possible de fournir une solution partielle en codant seulement une partie de l'information (le motif) qui capture les répétitions contenues dans le message. Pour arriver à l'étude de processus plus complexes, nous revenons sur le cas de sources à mémoire finie sur un alphabet fini, qui a donné lieu a beaucoup de travaux, ainsi qu'à des algorithmes efficaces comme la Context Tree Weighting (CTW) Method. Nous prouvons ici que cet algorithme est également efficace sur une classe non paramétrique de sources à mémoire infinie : les sources de renouvellement. Nous montrons ensuite que les idées sous-jacentes à la méthode CTW permettent de construire un estimateur consistant de la structure de mémoire d'un processus quand celle-ci est finie : nous complètons l'étude de l'estimateur BIC pour les chaînes de Markov à longueur variable. Dans une dernière partie, il est montré qu'une telle approche est généralisable dans un cadre plus large de sources émettant dans un alphabet infini. On obtient ainsi des estimateurs consitants de l'ordre de chaînes de Markov cachées à émission poissonienne et gaussienne
This thesis explores some contemporary aspects of information theory, from source coding to issues of model selection. We first consider the problem of coding memoryless sources on a countable, infinite alphabet. As it is impossible to provide a solution which is both efficient and general, two approaches are considered: we first establish conditions under which the entropic rate can be reached, and we consider restricted classes for which tail probabilities are controlled. The second approach does not set any condition on the sources but provides a partial solution by coding only a part of the information - the pattern - which captures the repetitions in the message. In order to study more complex processes, we come back to the case of finite memory sources on a finite alphabet : it has given rise to many works and efficient algorithms like the Context Tree Weighting (CTW) Method. We show here that this method is also efficient on anon-parametric class of infinite memory sources: the renewal processes. We show then that the ideas on which CTW is based lead to a consistent estimator of the memory structure of a process, when this structure is finite. In fact, we complete the study of the BIC context tree estimator for Variable Length Markov Chains. In the last part, it is shown how similar ideas can be generalized for more complex sources on a (countable or not) infinite alphabet. We obtain consistent estimators for the order of hidden Markov models with Poisson and Gaussian emission

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Rynkiewicz, Joseph. "Modèles hybrides intégrant des réseaux de neurones artificiels à des modèles de chaînes de Markov cachées : application à la prédiction de séries temporelles." Paris 1, 2000. http://www.theses.fr/2000PA010077.

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L'objet de cette thèse est la modélisation et la prédiction de séries temporelles par l'utilisation jointe de perceptrons multicouches (MLP) et de chaînes de Markov cachées (HMM). Après un rappel de quelques résultats fondamentaux sur les MLP, nous discutons empiriquement d'une méthode d'estimation et d'initialisation des paramètres (poids) du MLP par recuit simulé. Puis, nous étudions l'estimation des paramètres d'un modèle autorégressif non-linéaire dans le cadre des séries multidimensionnelles. Nous montrons que la fonction de contraste à minimiser dans ce cas est le logarithme du déterminant de la matrice de covariance empirique, puisque cela correspond au maximum de vraisemblance pour un bruit gaussien. On montre que, sous de bonnes conditions de régularité du modèle et sans hypothèse de normalité du bruit, ce contraste a de bonnes propriétés statistiques et nous en déduisons, sous des hypothèses raisonnables, qu'un contraste pénalisé de type BIC est fortement consistant. Nous étudions ensuite les modèles HMM/MLP ou modèles autorégressifs à changements de régime markoviens. Après avoir montré le bon comportement de ce modèle sur une série de laboratoire (série laser), nous étudions les différentes façons d'estimer les paramètres de ces modèles à l'aide de l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV). Généralisant la méthode d'Elliott, nous proposons un algorithme E. M. Ne nécessitant qu'une récurrence avant et autorisant alors une implémentation en ligne, de l'algorithme. Puis, nous montrons qu'une approche plus directe, c'est-à-dire un calcul effectif de la dérivée de la log-vraisemblance donne un algorithme plus performant. Nous étudions alors les propriétés statistiques de l'EMY. Après avoir rappelé les conditions d'existence d'une solution stationnaire générée par ce modèle, nous démontrons la consistance, puis la normalité asymptotique de cet estimateur. Finalement nous utilisons ce modèle pour améliorer les prévisions du taux de pollution en niveau d'ozone dans l'air parisien.

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Abbassi, Noufel. "Chaînes de Markov triplets et filtrage optimal dans les systemes à sauts." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00873630.

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Cette thèse est consacrée à la restauration et l'estimation des paramètres par filtrage dans les modèles de chaîne de Markov cachée classique, couple et triplet à sauts Markoviens. Nous proposons deux nouvelles méthodes d'approximation dans le cas des systèmes linéaires gaussiens à sauts Markoviens. La première est fondée sur l'utilisation des chaînes de Markov cachées par du bruit à mémoire longue, on obtient alors une méthode " partiellement non supervisée" dans la quelle certains paramètres, peuvent être estimés en utilisant une version adaptative de l'algorithme EM ou ICE, les résultats obtenus sont encourageant et comparables avec les méthodes classiquement utilisées du type (Kalman/Particulaire). La deuxième exploite l'idée de ne garder à chaque instant que les trajectoires les plus probables; là aussi, on obtient une méthode très rapide donnant des résultats très intéressants. Nous proposons par la suite deux familles de modèles à sauts qui sont originaux. la première est très générale où le processus couple composé du processus d'intérêt et celui des observations conditionnellement aux sauts, est une chaîne de Markov cachée, et nous proposons une extension du filtrage particulaire à cette famille. La deuxième, est une sous famille de la première où le couple composé de la chaîne des sauts et le processus d'observations est Markovien dans ce dernier cas le filtrage optimal exact est possible avec une complexité linéaire dans le temps. L'utilisation de la deuxième famille en tant qu'approximation de la première est alors étudiée et les résultats exposés dans ce mémoire semblent très encourageants

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Richard, Hugues. "Prédiction de la localisation cellulaire des protéines à l'aide de leurs séquences biologiques." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011707.

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Les compartiments cellulaires, de par les frontières membranaires qui les définissent, permettent l'accomplissement de taches métaboliques diverses au sein de la cellule. Cette spécialisation en domaines intracellulaires induit donc une différentiation dans la fonction des protéines qui les composent. Le grand nombre de gènes orphelins produits ces dernières années par les projets de séquençage motive la mise au point de méthodes efficaces pour la prédiction ab-initio de la localisation cellulaire des protéines.

Ainsi la majorité de ce travail de thèse s'intéresse au problème de la prédiction du compartiment cellulaire d'une protéine à partir de sa séquence primaire.

Nous nous sommes attachés à proposer des alternatives descriptives aux méthodes existantes de prédiction de la localisation cellulaire en utilisant : (1) de nouveaux descripteurs issus de la séquence nucléique, (2) une approche par chaînes de Markov cachées (CMC) et arbres de décision. L'approche par CMC est justifiée biologiquement a posteriori car elle permet la modélisation de signaux d'adressage conjointement à la prise en compte de la composition globale. En outre, l'étape de classification hiérarchique par arbre améliore nettement les résultats de classification. Les résultats obtenues lors des comparaisons avec les méthodes existantes et utilisant des descripteurs fondés sur la composition globale possèdent des performances similaires.

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Matias, Catherine. "Estimation dans des modèles à variables cachées." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2001. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008383.

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Cette thèse porte sur des problèmes d'estimation dans des modèles à variables cachées. Le Chapitre 1 est consacré à l'étude d'un modèle de Markov caché où la chaîne de Markov, non-nécessairement stationnaire, est supposée à valeurs dans un espace d'états compact et les observations dans un espace métrique séparable complet. La loi de la chaîne cachée ainsi que la loi conditionnelle dépendent d'un paramètre. Nous prouvons que l'estimateur du maximum de vraisemblance du paramètre est consistant, asymptotiquement normal et efficace. Le Chapitre 2 porte sur l'étude du modèle de convolution. Les observations sont issues d'un signal composé de variables aléatoires i.i.d. de densité inconnue g et d'un bruit blanc Gaussien centré de variance inconnue \sigma. Nous montrons que la non-connaissance de \sigma dégrade nettement la vitesse d'estimation de g : dans la plupart des cas ``réguliers'' cette vitesse est toujours plus lente que (log n)^(-1/2). Nous proposons alors un estimateur de \sigma qui est presque minimax lorsque g possède un support inclus dans un compact fixé. Nous construisons également un estimateur consistant universel de \sigma (i.e. sans contrainte sur g autre que celle d'identifiabilité du modèle). Dans le Chapitre 3, nous considérons ce même modèle de convolution mais lorsque le bruit possède une variance connue (fixée égale à 1) et nous nous intéressons aux propriétés d'estimation de fonctionnelles linéaires intégrales de de la forme \int f(x)\Phi_1(y-x) g(x)dx où \Phi_1 désigne la densité du bruit et f est une fonction connue. Nous étendons les résultats de Taupin dans le cas où la fonction f est soit une fonction polynomiale, soit un polynôme trigonométrique, en établissant des minorations du risque quadratique ponctuel et du risque par rapport à la norme infinie, ainsi que des majorations et minorations du risque par rapport à la norme p (1 \geq p <\infty). Nous montrons que l'estimateur proposé par Taupin atteint les vitesses optimales dans le cas où f est un polynôme et est presque minimax dans le cas où f est un polynôme trigonométrique, avec une perte pour le risque quadratique et pour le risque en norme infinie.

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Votsi, Irène. "Evaluation des risques sismiques par des modèles markoviens cachés et semi-markoviens cachés et de l'estimation de la statistique." Thesis, Compiègne, 2013. http://www.theses.fr/2013COMP2058.

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Le premier chapitre présente les axes principaux de recherche ainsi que les problèmes traités dans cette thèse. Plus précisément, il expose une synthèse sur le sujet, en y donnant les propriétés essentielles pour la bonne compréhension de cette étude, accompagnée des références bibliographiques les plus importantes. Il présente également les motivations de ce travail en précisant les contributions originales dans ce domaine. Le deuxième chapitre est composé d’une recherche originale sur l’estimation du risque sismique, dans la zone du nord de la mer Egée (Grèce), en faisant usage de la théorie des processus semi-markoviens à temps continue. Il propose des estimateurs des mesures importantes qui caractérisent les processus semi-markoviens, et fournit une modélisation dela prévision de l’instant de réalisation d’un séisme fort ainsi que la probabilité et la grandeur qui lui sont associées. Les chapitres 3 et 4 comprennent une première tentative de modélisation du processus de génération des séismes au moyen de l’application d’un temps discret des modèles cachés markoviens et semi-markoviens, respectivement. Une méthode d’estimation non paramétrique est appliquée, qui permet de révéler des caractéristiques fondamentales du processus de génération des séismes, difficiles à détecter autrement. Des quantités importantes concernant les niveaux des tensions sont estimées au moyen des modèles proposés. Le chapitre 5 décrit les résultats originaux du présent travail à la théorie des processus stochastiques, c’est- à-dire l’étude et l’estimation du « Intensité du temps d’entrée en temps discret (DTIHT) » pour la première fois dans des chaînes semi-markoviennes et des chaînes de renouvellement markoviennes cachées. Une relation est proposée pour le calcul du DTIHT et un nouvel estimateur est présenté dans chacun de ces cas. De plus, les propriétés asymptotiques des estimateurs proposés sont obtenues, à savoir, la convergence et la normalité asymptotique. Le chapitre 6 procède ensuite à une étude de comparaison entre le modèle markovien caché et le modèle semi-markovien caché dans un milieu markovien et semi-markovien en vue de rechercher d’éventuelles différences dans leur comportement stochastique, déterminé à partir de la matrice de transition de la chaîne de Markov (modèle markovien caché) et de la matrice de transition de la chaîne de Markov immergée (modèle semi-markovien caché). Les résultats originaux concernent le cas général où les distributions sont considérées comme distributions des temps de séjour ainsi que le cas particulier des modèles qui sont applique´s dans les chapitres précédents où les temps de séjour sont estimés de manière non-paramétrique. L’importance de ces différences est spécifiée à l’aide du calcul de la valeur moyenne et de la variance du nombre de sauts de la chaîne de Markov (modèle markovien caché) ou de la chaîne de Markov immergée (modèle semi-markovien caché) pour arriver dans un état donné, pour la première fois. Enfin, le chapitre 7 donne des conclusions générales en soulignant les points les plus marquants et des perspectives pour développements futurs
The first chapter describes the definition of the subject under study, the current state of science in this area and the objectives. In the second chapter, continuous-time semi-Markov models are studied and applied in order to contribute to seismic hazard assessment in Northern Aegean Sea (Greece). Expressions for different important indicators of the semi- Markov process are obtained, providing forecasting results about the time, the space and the magnitude of the ensuing strong earthquake. Chapters 3 and 4 describe a first attempt to model earthquake occurrence by means of discrete-time hidden Markov models (HMMs) and hidden semi-Markov models (HSMMs), respectively. A nonparametric estimation method is followed by means of which, insights into features of the earthquake process are provided which are hard to detect otherwise. Important indicators concerning the levels of the stress field are estimated by means of the suggested HMM and HSMM. Chapter 5 includes our main contribution to the theory of stochastic processes, the investigation and the estimation of the discrete-time intensity of the hitting time (DTIHT) for the first time referring to semi-Markov chains (SMCs) and hidden Markov renewal chains (HMRCs). A simple formula is presented for the evaluation of the DTIHT along with its statistical estimator for both SMCs and HMRCs. In addition, the asymptotic properties of the estimators are proved, including strong consistency and asymptotic normality. In chapter 6, a comparison between HMMs and HSMMs in a Markov and a semi-Markov framework is given in order to highlight possible differences in their stochastic behavior partially governed by their transition probability matrices. Basic results are presented in the general case where specific distributions are assumed for sojourn times as well as in the special case concerning the models applied in the previous chapters, where the sojourn time distributions are estimated non-parametrically. The impact of the differences is observed through the calculation of the mean value and the variance of the number of steps that the Markov chain (HMM case) and the EMC (HSMM case) need to make for visiting for the first time a particular state. Finally, Chapter 7 presents concluding remarks, perspectives and future work

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Charantonis, Anastase Alexandre. "Méthodologie d'inversion de données océaniques de surface pour la reconstitution de profils verticaux en utilisant des chaînes de Markov cachées et des cartes auto-organisatrices." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066761.

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Les observations satellitaires permettent d'estimer les valeurs de différents paramètres biogéochimiques à la surface des océans. D’une manière générale, les paramètres observés sont reliés à des grandeurs géophysiques de l’océan comme : les profils verticaux de concentrations en Chlorophylle-A, les profils de Salinité et de Température… La dimensionnalité de ces données environnementales est très grande, autant dans le cas des données de surface que des profils verticaux. A cause de leur grande dimensionnalité, et de la dynamique complexe qui relie ces données, il est difficile de modéliser leurs relations de façon linéaire. Il s'agit dans cette thèse d'élaborer une méthodologie d'inversion statistique des observations de surface afin de retrouver ces profils verticaux. La méthodologie développée et que nous avons nommée PROFHMM, fait appel aux Cartes Topologiques Auto-organisatrices pour pouvoir modéliser le problème sous forme d’une chaîne de Markov cachée. PROFHMM utilise les capacités topologiques des Carte Auto-organisatrices non seulement pour déterminer les états et la topologie de la chaîne de Markov cachée générée, mais aussi pour améliorer l’estimation des probabilités qui sont essentielles pour son fonctionnement. Sur les applications géophysiques que nous avons traité dans cette thèse, l’introduction des cartes topologiques auto-organisatrices se révèle un élément essentiel pour assurer les performances obtenues. Le manuscrit est structuré en quatre parties. La première partie présente les méthodes statistiques qui forment la base des méthodologies proposées dans cette thèse. Il s’agit des chaînes de Markov Cachées , de l’algorithme de Viterbi et des cartes topologiques auto-organisatrices. Chaque partie suivante représente un article : Le premier présente la méthodologie générale de PROFHMM, et traite de l’application qui porte sur la reconstitution temporelle des profils verticaux de Chlorophylle-A. Cette application permet de voir qu’il est possible de synchroniser des données issues de modèles numériques avec des données d’observation satellitaires. Le second article présente les résultats obtenus par l’application de PROFHMM pour reconstruire les données de la campagne ARAMIS à partir des données altimétriques AVISO et la température de surface fournie par la NOAA. Les performances obtenues prouvent qu’il est possible de synchroniser une dynamique océanique apprise par des données in-situ et des donnes de surface. Finalement, dans le troisième article nous présentons une modification à l’algorithme de Viterbi pour prendre en compte, durant la phase de reconstruction de trajectoires, une connaissance à priori sur la qualité des observations. La validité de l’approche est démontrée à partir d’expériences jumelles de reconstruction de séries temporelles de données surface
Satellite observations provide us with the values of different biogeochemical parameters at the surface layer of the ocean. These observations are highly correlated with the underlying vertical profiles of different oceanic parameters, such as the Chlorophyll-A concentration, the salinity and temperature of the water column… The sea-surface data and the vertical profiles of the oceanic parameters constitute multi-dimensional vectors. Due to their multi-dimensionality and the high complexity of the dynamics connecting these data sets, their links cannot be modeled linearly. In this thesis we present a methodology to statistically invert sea-surface observations in order to retrieve these vertical profiles. The developed methodology, named PROFHMM, makes use of Self Organizing Maps in order to render the inversion problem compatible with the Hidden Markov Model formalism. PROFHMM makes full use of the topological aspect of the Self Organizing Maps in order not only to generate the topology and states of the Hidden Markov Model, but also improve the estimation of the probabilities essential to the accuracy of the model. The use of the Self Organizing maps was essential in obtaining the results for the geophysical applications of PROFHMM presented in this manuscript. The manuscript was structured in three chapters, each consisting of an article. In the first one, the general methodology of PROFHMM is developed, then tested for the retrieval of vertical profiles of Chlorophyll-A by inverting sea-surface observations. This application demonstrated the ability to synchronize sea-surface data with the output data of numerical models. The second article presents the application of PROFHMM on the inversion of sea-surface data obtained from the AVISO and NOAA projects, in order to retrieve the vertical profiles of temperature over the rail of the ARAMIS mission. The performances obtained demonstrate the ability of PROFHMM to synchronize sea-surface data with in-situ measurements. Finally, in the third article, we present a modification to the Viterbi Algorithm in order to take into account an à priori knowledge of the quality of the observations when performing reconstructions. The proposed methodology, named PROFHMM_UNC, was applied for the reconstruction of the temporal evolution of sea-surface data, by taking into account the quality of the satellite observations used. The validity of the method was proven by performing a twin experiment on the outputs of a numerical model

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Boudaren, Mohamed El Yazid. "Modèles graphiques évidentiels." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01004504.

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Les modélisations par chaînes de Markov cachées permettent de résoudre un grand nombre de problèmes inverses se posant en traitement d'images ou de signaux. En particulier, le problème de segmentation figure parmi les problèmes où ces modèles ont été le plus sollicités. Selon ces modèles, la donnée observable est considérée comme une version bruitée de la segmentation recherchée qui peut être modélisée à travers une chaîne de Markov à états finis. Des techniques bayésiennes permettent ensuite d'estimer cette segmentation même dans le contexte non-supervisé grâce à des algorithmes qui permettent d'estimer les paramètres du modèle à partir de l'observation seule. Les chaînes de Markov cachées ont été ultérieurement généralisées aux chaînes de Markov couples et triplets, lesquelles offrent plus de possibilités de modélisation tout en présentant des complexités de calcul comparables, permettant ainsi de relever certains défis que les modélisations classiques ne supportent pas. Un lien intéressant a également été établi entre les modèles de Markov triplets et la théorie de l'évidence de Dempster-Shafer, ce qui confère à ces modèles la possibilité de mieux modéliser les données multi-senseurs. Ainsi, dans cette thèse, nous abordons trois difficultés qui posent problèmes aux modèles classiques : la non-stationnarité du processus caché et/ou du bruit, la corrélation du bruit et la multitude de sources de données. Dans ce cadre, nous proposons des modélisations originales fondées sur la très riche théorie des chaînes de Markov triplets. Dans un premier temps, nous introduisons les chaînes de Markov à bruit M-stationnaires qui tiennent compte de l'aspect hétérogène des distributions de bruit s'inspirant des chaînes de Markov cachées M-stationnaires. Les chaînes de Markov cachée ML-stationnaires, quant à elles, considèrent à la fois la loi a priori et les densités de bruit non-stationnaires. Dans un second temps, nous définissons deux types de chaînes de Markov couples non-stationnaires. Dans le cadre bayésien, nous introduisons les chaînes de Markov couples M-stationnaires puis les chaînes de Markov couples MM-stationnaires qui considèrent la donnée stationnaire par morceau. Dans le cadre évidentiel, nous définissons les chaînes de Markov couples évidentielles modélisant l'hétérogénéité du processus caché par une fonction de masse. Enfin, nous présentons les chaînes de Markov multi-senseurs non-stationnaires où la fusion de Dempster-Shafer est employée à la fois pour modéliser la non-stationnarité des données (à l'instar des chaînes de Markov évidentielles cachées) et pour fusionner les informations provenant des différents senseurs (comme dans les champs de Markov multi-senseurs). Pour chacune des modélisations proposées, nous décrivons les techniques de segmentation et d'estimation des paramètres associées. L'intérêt de chacune des modélisations par rapport aux modélisations classiques est ensuite démontré à travers des expériences menées sur des données synthétiques et réelles

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Pudlo, Pierre. "Estimations précises de grandes déviations et applications à la statistique des séquences biologiques." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008517.

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Pour obtenir des listes de mots de fréquences exceptionnelles par rapport à un modèle aléatoire, par exemple dans un contexte de biologie moléculaire, il faut quantifier la qualité de la prédiction des fréquences d'une famille de mots. Nous étudions les probabilités de grandes déviations du processus vectoriel de comptage d'une famille de mots dans des modèles de Markov et des modèles de Markov cachés. Pour démontrer ces résultats, nous établissont un développement du type Edgeworth sur les fonctionnelles additives d'une chaîne de Markov finie. Nous utilisons les théorèmes obtenus pour produire des listes de mots exceptionnels dans les génomes d'Escherichia Coli et de Bacillus Subtilis par conditionnements successifs d'un modèle statistique initial.

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Greau-Hamard, Pierre-Samuel. "Contribution à l’apprentissage non supervisé de protocoles pour la couche de Liaison de données dans les systèmes communicants, à l'aide des Réseaux Bayésiens." Thesis, CentraleSupélec, 2021. http://www.theses.fr/2021CSUP0009.

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Le monde des télécommunications est en rapide développement, surtout dans le domaine de l'internet des objets; dans un tel contexte, il serait utile de pouvoir analyser n'importe quel protocole inconnu auquel on pourrait se trouver confronté. Dans ce but, l'obtention de la machine d'états et des formats de trames du protocole cible est indispensable. Ces deux éléments peuvent être extraits de traces réseaux et/ou traces d'exécution à l'aide de techniques de Protocol Reverse Engineering (PRE).A l'aide de l'analyse des performances de trois algorithmes utilisés dans des systèmes de PRE, nous avons découvert le potentiel des modèles basés sur les réseaux Bayésiens. Nous avons ensuite développé Bayesian Network Frame Format Finder (BaNet3F), notre propre modèle d'apprentissage de format de trames basé sur les réseaux Bayésiens, et nous avons montré que ses performances sont nettement supérieures à celles de l'état de l'art. BaNet3F inclut également une version optimisée de l'algorithme de Viterbi, applicable à un réseau Bayésien quelconque, grâce à sa capacité à générer lui-même les frontières de Markov nécessaires
The world of telecommunications is rapidly developing, especially in the area of the Internet of Things; in such a context, it would be useful to be able to analyze any unknown protocol one might encounter. For this purpose, obtaining the state machine and frame formats of the target protocol is essential. These two elements can be extracted from network traces and/or execution traces using Protocol Reverse Engineering (PRE) techniques.By analyzing the performance of three algorithms used in PRE systems, we discovered the potential of models based on Bayesian networks. We then developed Bayesian Network Frame Format Finder (BaNet3F), our own frame format learning model based on Bayesian networks, and showed that its performance is significantly better than the state of the art. BaNet3F also includes an optimized version of the Viterbi algorithm, applicable to any Bayesian network, thanks to its ability to generate the necessary Markov boundaries itself

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Baysse, Camille. "Analyse et optimisation de la fiabilité d'un équipement opto-électrique équipé de HUMS." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00986112.

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Dans le cadre de l'optimisation de la fiabilité, Thales Optronique intègre désormais dans ses équipements, des systèmes d'observation de leur état de fonctionnement. Cette fonction est réalisée par des HUMS (Health & Usage Monitoring System). L'objectif de cette thèse est de mettre en place dans le HUMS, un programme capable d'évaluer l'état du système, de détecter les dérives de fonctionnement, d'optimiser les opérations de maintenance et d'évaluer les risques d'échec d'une mission, en combinant les procédés de traitement des données opérationnelles (collectées sur chaque appareil grâce au HUMS) et prévisionnelles (issues des analyses de fiabilité et des coûts de maintenance, de réparation et d'immobilisation). Trois algorithmes ont été développés. Le premier, basé sur un modèle de chaînes de Markov cachées, permet à partir de données opérationnelles, d'estimer à chaque instant l'état du système, et ainsi, de détecter un mode de fonctionnement dégradé de l'équipement (diagnostic). Le deuxième algorithme permet de proposer une stratégie de maintenance optimale et dynamique. Il consiste à rechercher le meilleur instant pour réaliser une maintenance, en fonction de l'état estimé de l'équipement. Cet algorithme s'appuie sur une modélisation du système, par un processus Markovien déterministe par morceaux (noté PDMP) et sur l'utilisation du principe d'arrêt optimal. La date de maintenance est déterminée à partir des données opérationnelles, prévisionnelles et de l'état estimé du système (pronostic). Quant au troisième algorithme, il consiste à déterminer un risque d'échec de mission et permet de comparer les risques encourus suivant la politique de maintenance choisie.Ce travail de recherche, développé à partir d'outils sophistiqués de probabilités théoriques et numériques, a permis de définir un protocole de maintenance conditionnelle à l'état estimé du système, afin d'améliorer la stratégie de maintenance, la disponibilité des équipements au meilleur coût, la satisfaction des clients et de réduire les coûts d'exploitation.

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Huet, Alexis. "Méthodes particulaires et vraisemblances pour l'inférence de modèles d'évolution avec dépendance au contexte." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01058827.

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Cette thèse est consacrée à l'inférence de modèles stochastiques d'évolution de l'ADN avec dépendance au contexte, l'étude portant spécifiquement sur la classe de modèles stochastiques RN95+YpR. Cette classe de modèles repose sur un renforcement des taux d'occurrence de certaines substitutions en fonction du contexte local, ce qui introduit des phénomènes de dépendance dans l'évolution des différents sites de la séquence d'ADN. Du fait de cette dépendance, le calcul direct de la vraisemblance des séquences observées met en jeu des matrices de dimensions importantes, et est en général impraticable. Au moyen d'encodages spécifiques à la classe RN95+YpR, nous mettons en évidence de nouvelles structures de dépendance spatiales pour ces modèles, qui sont associées à l'évolution des séquences d'ADN sur toute leur histoire évolutive. Ceci rend notamment possible l'utilisation de méthodes numériques particulaires, développées dans le cadre des modèles de Markov cachés, afin d'obtenir des approximations consistantes de la vraisemblance recherchée. Un autre type d'approximation de la vraisemblance, basé sur des vraisemblances composites, est également introduit. Ces méthodes d'approximation de la vraisemblance sont implémentées au moyen d'un code en C++. Elles sont mises en œuvre sur des données simulées afin d'étudier empiriquement certaines de leurs propriétés, et sur des données génomiques, notamment à des fins de comparaison de modèles d'évolution

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Yahiaoui, Meriem. "Modèles statistiques avancés pour la segmentation non supervisée des images dégradées de l'iris." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLL006/document.

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L'iris est considérée comme une des modalités les plus robustes et les plus performantes en biométrie à cause de ses faibles taux d'erreurs. Ces performances ont été observées dans des situations contrôlées, qui imposent des contraintes lors de l'acquisition pour l'obtention d'images de bonne qualité. Relâcher ces contraintes, au moins partiellement, implique des dégradations de la qualité des images acquises et par conséquent une réduction des performances de ces systèmes. Une des principales solutions proposées dans la littérature pour remédier à ces limites est d'améliorer l'étape de segmentation de l'iris. L'objectif principal de ce travail de thèse a été de proposer des méthodes originales pour la segmentation des images dégradées de l'iris. Les chaînes de Markov ont été déjà proposées dans la littérature pour résoudre des problèmes de segmentation d'images. Dans ce cadre, une étude de faisabilité d'une segmentation non supervisée des images dégradées d'iris en régions par les chaînes de Markov a été réalisée, en vue d'une future application en temps réel. Différentes transformations de l'image et différentes méthodes de segmentation grossière pour l'initialisation des paramètres ont été étudiées et comparées. Les modélisations optimales ont été introduites dans un système de reconnaissance de l'iris (avec des images en niveaux de gris) afin de produire une comparaison avec les méthodes existantes. Finalement une extension de la modélisation basée sur les chaînes de Markov cachées, pour une segmentation non supervisée des images d'iris acquises en visible, a été mise en place
Iris is considered as one of the most robust and efficient modalities in biometrics because of its low error rates. These performances were observed in controlled situations, which impose constraints during the acquisition in order to have good quality images. The renouncement of these constraints, at least partially, implies degradations in the quality of the acquired images and it is therefore a degradation of these systems’ performances. One of the main proposed solutions in the literature to take into account these limits is to propose a robust approach for iris segmentation. The main objective of this thesis is to propose original methods for the segmentation of degraded images of the iris. Markov chains have been well solicited to solve image segmentation problems. In this context, a feasibility study of unsupervised segmentation into regions of degraded iris images by Markov chains was performed. Different image transformations and different segmentation methods for parameters initialization have been studied and compared. Optimal modeling has been inserted in iris recognition system (with grayscale images) to produce a comparison with the existing methods. Finally, an extension of the modeling based on the hidden Markov chains has been developed in order to realize an unsupervised segmentation of the iris images acquired in visible light

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Finkler, Audrey. "Modèle d'évolution avec dépendance au contexte et Corrections de statistiques d'adéquation en présence de zéros aléatoires." Phd thesis, Université de Strasbourg, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00490844.

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Dans ce travail nous étudions sous deux aspects la dépendance au contexte pour l'évolution par substitution des séquences nucléotidiques. Dans une première partie nous définissons un modèle évolutif simple intégrant la distinction entre transitions et transversions d'une part, et une dépendance des nucléotides à leur voisin de gauche modélisant l'effet CpG d'autre part. Nous montrons que ce modèle peut s'écrire sous la forme d'une chaîne de Markov cachée et estimons ses paramètres par la mise en oeuvre de l'algorithme de Baum-Welch. Nous appliquons enfin le modèle à l'estimation de taux de substitution mis en jeu dans l'évolution de séquences réelles. Dans une deuxième partie nous développons des corrections pour les statistiques classiques du test d'adéquation d'un échantillon à une loi multinomiale en présence de zéros aléatoires. En effet, les tests d'indépendance de l'évolution de triplets de nucléotides voisins impliquent des tables de contingence possédant de nombreuses cases nulles et se ramènent à des tests d'adéquation sur des vecteurs creux. Les statistiques de Pearson et de Kullback ne peuvent alors être employées. A partir de celles-ci, nous considérons des statistiques corrigées qui conservent le même comportement asymptotique. Nous les utilisons pour réaliser des tests d'indépendance, non seulement dans le cadre des données génomiques de la première partie, mais également pour des données écologiques et épidémiologiques.

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Lefèvre, Sébastien. "Détection d'événements dans une séquence vidéo." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00278073.

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Le problème abordé ici concerne l'indexation de données multimédia par la recherche d'extraits pertinents. Nos travaux se focalisent sur l'analyse de séquences vidéo afin d'y détecter des événements prédéfinis. La recherche de ces événements étant contextuelle, nous proposons une architecture et des outils génériques et rapides pour la mise en oeuvre de systèmes d'indexation spécifiques. Nous insistons notamment sur les problèmes suivants : la segmentation temporelle des données, la séparation du fond et des objets, la structuration du fond, le suivi des objets (rigides ou non, avec ou sans apprentissage) et l'analyse des données audio. Afin de résoudre ces différents problèmes, les outils génériques que nous proposons sont basés sur des analyses semi-locales, des approches multirésolution, des modèles de Markov cachées et la méthode des contours actifs. L'architecture et les outils introduits ici ont été validés au travers de plusieurs applications.

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Mattrand, Cécile. "Approche probabiliste de la tolérance aux dommages." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00738947.

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En raison de la gravité des accidents liés au phénomène de fatigue-propagation de fissure, les préoccupations de l'industrie aéronautique à assurer l'intégrité des structures soumises à ce mode de sollicitation revêtent un caractère tout à fait essentiel. Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire visent à appréhender le problème de sûreté des structures aéronautiques dimensionnées en tolérance aux dommages sous l'angle probabiliste. La formulation et l'application d'une approche fiabiliste menant à des processus de conception et de maintenance fiables des structures aéronautiques en contexte industriel nécessitent cependant de lever un nombre important de verrous scientifiques. Les efforts ont été concentrés au niveau de trois domaines dans ce travail. Une méthodologie a tout d'abord été développée afin de capturer et de retranscrire fidèlement l'aléa du chargement de fatigue à partir de séquences de chargement observées sur des structures en service et monitorées, ce qui constitue une réelle avancée scientifique. Un deuxième axe de recherche a porté sur la sélection d'un modèle mécanique apte à prédire l'évolution de fissure sous chargement d'amplitude variable à coût de calcul modéré. Les travaux se sont ainsi appuyés sur le modèle PREFFAS pour lequel des évolutions ont également été proposées afin de lever l'hypothèse restrictive de périodicité de chargement. Enfin, les analyses probabilistes, produits du couplage entre le modèle mécanique et les modélisations stochastiques préalablement établies, ont entre autre permis de conclure que le chargement est un paramètre qui influe notablement sur la dispersion du phénomène de propagation de fissure. Le dernier objectif de ces travaux a ainsi porté sur la formulation et la résolution du problème de fiabilité en tolérance aux dommages à partir des modèles stochastiques retenus pour le chargement, constituant un réel enjeu scientifique. Une méthode de résolution spécifique du problème de fiabilité a été mise en place afin de répondre aux objectifs fixés et appliquée à des structures jugées représentatives de problèmes réels.

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Mercier, Fabien. "Cinq essais dans le domaine monétaire, bancaire et financier." Thesis, Paris 2, 2014. http://www.theses.fr/2014PA020065.

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La thèse étudie plusieurs problématiques centrales et actuelles de la finance moderne : la rationalité limitée des agents et leurs biais comportementaux vis-à-vis des valeurs nominales,le problème de la juste évaluation du prix des actions, la refonte du paysage de l'industrie post-négociation en Europe suite à l'introduction du projet de l'Euro système Target-2 Securities, ainsi que les modèles de défaut et les méthodes d’estimation des cycles de défaut pour un secteur donné. Les techniques employées sont variées: enquêtes sur données individuelles, économétrie, théorie des jeux, théorie des graphes, simulations de Monte-Carlo,chaînes de Markov cachées. Concernant l’illusion monétaire, les résultats confirment la robustesse des résultats d’études précédentes tout en dévoilant de nouvelles perspectives de recherche, par exemple tenter d’expliquer la disparité des réponses selon les caractéristiques individuelles des répondants,en particulier leur formation universitaire. L’étude du modèle de la Fed montre que la relation de long terme entre taux nominal des obligations d’Etat et rendement des actions n’est ni robuste, ni utile à la prédiction sur des horizons temporels réduits. L’étude sur Target 2 Securities a été confirmée par les faits. Enfin, le modèle d’estimation des défauts à partir de chaînes de Markov cachées fait preuve de bonnes performances dans un contexte européen, malgré la relative rareté des données pour sa calibration
The thesis studies various themes that are central to modern finance : economic agents rationality and behavioural biases with respect to nominal values, the problem of asset fundamental valuation, the changing landscape of the European post-trade industry catalysed by the Eurosystem project Target 2 Securities, and models of defaults and methods to estimate defaults cycles for a given sector. Techniques employed vary: studies on individual data,econometrics, game theory, graph theory, Monte-Carlo simulations and hidden Markov chains. Concerning monetary illusion, results confirm those of previous study while emphasizing new areas for investigation concerning the interplay of individual characteristics, such as university education, and money illusion. The study of the Fed model shows that the long term relationship assumed between nominal government bond yield and dividend yield is neither robust, nor useful for reduced time horizons. The default model based on hidden Markov chains estimation gives satisfactory results in a European context, and this besides the relative scarcity of data used for its calibration

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Chaubert, Florence. "Combinaisons markoviennes et semi-markoviennes de modèles de régression : application à la croissance d'arbres forestiers." Montpellier 2, 2008. http://www.theses.fr/2008MON20117.

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Ce travail est consacré à l'étude des combinaisons markoviennes et semi-markoviennes de modèles de régression, i. E. Des mélanges finis de modèles de régression avec dépendances (semi-)markoviennes. Cette famille de modèles statistiques permet l'analyse de données structurées en phases successives asynchrones entre individus, influencées par des covariables pouvant varier dans le temps et présentant une hétérogénéité inter-individuelle. L'algorithme d'inférence proposé pour les combinaisons (semi-)markoviennes de modèles linéaires généralisés est un algorithme du gradient EM. Pour les combinaisons (semi-)markoviennes de modèles linéaires mixtes, nous proposons des algorithmes de type MCEM où l'étape E se décompose en deux étapes de restauration conditionnelle: une pour les séquences d'états sachant les effets aléatoires (et les données observées) et une pour les effets aléatoires sachant les séquences d'états (et les données observées). Différentes méthodes de restauration conditionnelle sont présentées. Nous étudions deux types d'effets aléatoires: des effets aléatoires individuels et des effets aléatoires temporels. L'intérêt de cette famille de modèles est illustré par l'analyse de la croissance d'arbres forestiers en fonctions de facteurs climatiques. Ces modèles nous permettent d'identifier et de caractériser les trois principales composantes de la croissance (la composante ontogénique, la composante environnementale et la composante individuelle). Nous montrons que le poids de chaque composante varie en fonction de l'espèce et des interventions sylvicoles
This work focuses on Markov and semi-Markov switching regression models, i. E. Finite mixtures of regression models with (semi-)Markovian dependencies. These statistical models enable to analyse data structured as a succession of stationary phases that are asynchronous between individuals, influenced by time-varying covariates and which present inter-individual heterogeneity. The proposed inference algorithm for (semi-)Markov switching generalized linear models is a gradient EM algorithm. For (semi-)Markov switching linear mixed models, we propose MCEM-like algorithms whose E-step decomposes into two conditional restoration steps: one for the random effects given the state sequences (and the observed data) and one for the state sequences given the random effects (and the observed data). Various conditional restoration steps are presented. We study two types of random effects: individual-wise random effects and environmental random effects. The relevance of these models is illustrated by the analysis of forest tree growth influenced by climatic covariates. These models allow us to identify and characterize the three main growth components (ontogenetic component, environmental component and individual component). We show that the weight of each component varies according to species and silvicultural interventions

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Ben, Ammar Hamza. "On models for performance evaluation and cache resources placement in multi-cache networks." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S006/document.

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Au cours des dernières années, les fournisseurs de contenu ont connu une forte augmentation des demandes de contenus vidéo et de services riches en média. Compte tenu des limites de la mise à l'échelle du réseau et au-delà des réseaux de diffusion de contenu, les fournisseurs de services Internet développent leurs propres systèmes de mise en cache afin d'améliorer la performance du réseau. Ces facteurs expliquent l'enthousiasme à l'égard du concept de réseau centré sur le contenu et de sa fonction de mise en cache en réseau. La quantification analytique de la performance de la mise en cache n'est toutefois pas suffisamment explorée dans la littérature. De plus, la mise en place d'un système de caching efficace au sein d'une infrastructure réseau est très complexe et demeure une problématique ouverte. Pour traiter ces questions, nous présentons d'abord dans cette thèse un modèle générique et précis de cache nommé MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) qui peut être adapté très facilement pour représenter différents schémas de mise en cache et qui peut être utilisé pour calculer différentes mesures de performance des réseaux multi-cache. Nous avons ensuite abordé le problème de l'allocation des ressources de cache dans les réseaux avec capacité de caching. Moyennant notre outil analytique MACS, nous présentons une approche permettant de résoudre le compromis entre différentes mesures de performance en utilisant l'optimisation multi-objectif et nous proposons une adaptation de la métaheuristique GRASP pour résoudre le problème d'optimisation
In the last few years, Content Providers (CPs) have experienced a high increase in requests for video contents and rich media services. In view of the network scaling limitations and beyond Content Delivery Networks (CDNs), Internet Service Providers (ISPs) are developing their own caching systems in order to improve the network performance. These factors explain the enthusiasm around the Content-Centric Networking (CCN) concept and its in-network caching feature. The analytical quantification of caching performance is, however, not sufficiently explored in the literature. Moreover, setting up an efficient caching system within a network infrastructure is very complex and remains an open problem. To address these issues, we provide first in this thesis a fairly generic and accurate model of caching nodes named MACS (Markov chain-based Approximation of Caching Systems) that can be adapted very easily to represent different caching schemes and which can be used to compute different performance metrics of multi-cache networks. We tackled after that the problem of cache resources allocation in cache-enabled networks. By means of our analytical tool MACS, we present an approach that solves the trade-off between different performance metrics using multi-objective optimization and we propose an adaptation of the metaheuristic GRASP to solve the optimization problem

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Olivier, Brice. "Analyse conjointe de traces oculométriques et d'EEG à l'aide de modèles de Markov cachés couplés." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019GREAM030/document.

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Cette thèse consiste à analyser conjointement des signaux de mouvement des yeux et d’électroencéphalogrammes (EEG) multicanaux acquis simultanément avec des participants effectuant une tâche de lecture de recueil d'informations afin de prendre une décision binaire - le texte est-il lié à un sujet ou non? La recherche d'informations textuelles n'est pas un processus homogène dans le temps - ni d'un point de vue cognitif, ni en termes de mouvement des yeux. Au contraire, ce processus implique plusieurs étapes ou phases, telles que la lecture normale, le balayage, la lecture attentive - en termes d'oculométrie - et la création et le rejet d'hypothèses, la confirmation et la décision - en termes cognitifs.Dans une première contribution, nous discutons d'une méthode d'analyse basée sur des chaînes semi-markoviennes cachées sur les signaux de mouvement des yeux afin de mettre en évidence quatre phases interprétables en termes de stratégie d'acquisition d'informations: lecture normale, lecture rapide, lecture attentive et prise de décision.Dans une deuxième contribution, nous lions ces phases aux changements caractéristiques des signaux EEG et des informations textuelles. En utilisant une représentation en ondelettes des EEG, cette analyse révèle des changements de variance et de corrélation des coefficients inter-canaux, en fonction des phases et de la largeur de bande. En utilisant des méthodes de plongement des mots, nous relions l’évolution de la similarité sémantique au sujet tout au long du texte avec les changements de stratégie.Dans une troisième contribution, nous présentons un nouveau modèle dans lequel les EEG sont directement intégrés en tant que variables de sortie afin de réduire l’incertitude des états. Cette nouvelle approche prend également en compte les aspects asynchrones et hétérogènes des données
This PhD thesis consists in jointly analyzing eye-tracking signals and multi-channel electroencephalograms (EEGs) acquired concomitantly on participants doing an information collection reading task in order to take a binary decision - is the text related to some topic or not ? Textual information search is not a homogeneous process in time - neither on a cognitive point of view, nor in terms of eye-movement. On the contrary, this process involves several steps or phases, such as normal reading, scanning, careful reading - in terms of oculometry - and creation and rejection of hypotheses, confirmation and decision - in cognitive terms.In a first contribution, we discuss an analysis method based on hidden semi-Markov chains on the eye-tracking signals in order to highlight four interpretable phases in terms of information acquisition strategy: normal reading, fast reading, careful reading, and decision making.In a second contribution, we link these phases with characteristic changes of both EEGs signals and textual information. By using a wavelet representation of EEGs, this analysis reveals variance and correlation changes of the inter-channels coefficients, according to the phases and the bandwidth. And by using word embedding methods, we link the evolution of semantic similarity to the topic throughout the text with strategy changes.In a third contribution, we present a new model where EEGs are directly integrated as output variables in order to reduce the state uncertainty. This novel approach also takes into consideration the asynchronous and heterogeneous aspects of the data

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Sekhi, Ikram. "Développement d'un alphabet structural intégrant la flexibilité des structures protéiques." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCC084/document.

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L’objectif de cette thèse est de proposer un Alphabet Structural (AS) permettant une caractérisation fine et précise des structures tridimensionnelles (3D) des protéines, à l’aide des chaînes de Markov cachées (HMM) qui permettent de prendre en compte la logique issue de l’enchaînement des fragments structuraux en intégrant l’augmentation des conformations 3D des structures protéiques désormais disponibles dans la banque de données de la Protein Data Bank (PDB). Nous proposons dans cette thèse un nouvel alphabet, améliorant l’alphabet structural HMM-SA27,appelé SAFlex (Structural Alphabet Flexibility), dans le but de prendre en compte l’incertitude des données (données manquantes dans les fichiers PDB) et la redondance des structures protéiques. Le nouvel alphabet structural SAFlex obtenu propose donc un nouveau modèle d’encodage rigoureux et robuste. Cet encodage permet de prendre en compte l’incertitude des données en proposant trois options d’encodages : le Maximum a posteriori (MAP), la distribution marginale a posteriori (POST)et le nombre effectif de lettres à chaque position donnée (NEFF). SAFlex fournit également un encodage consensus à partir de différentes réplications (chaînes multiples, monomères et homomères) d’une même protéine. Il permet ainsi la détection de la variabilité structurale entre celles-ci. Les avancées méthodologiques ainsi que l’obtention de l’alphabet SAFlex constituent les contributions principales de ce travail de thèse. Nous présentons aussi le nouveau parser de la PDB (SAFlex-PDB) et nous démontrons que notre parser a un intérêt aussi bien sur le plan qualitatif (détection de diverses erreurs)que quantitatif (rapidité et parallélisation) en le comparant avec deux autres parsers très connus dans le domaine (Biopython et BioJava). Nous proposons également à la communauté scientifique un site web mettant en ligne ce nouvel alphabet structural SAFlex. Ce site web représente la contribution concrète de cette thèse alors que le parser SAFlex-PDB représente une contribution importante pour le fonctionnement du site web proposé. Cette caractérisation précise des conformations 3D et la prise en compte de la redondance des informations 3D disponibles, fournies par SAFlex, a en effet un impact très important pour la modélisation de la conformation et de la variabilité des structures 3D, des boucles protéiques et des régions d’interface avec différents partenaires, impliqués dans la fonction des protéines
The purpose of this PhD is to provide a Structural Alphabet (SA) for more accurate characterization of protein three-dimensional (3D) structures as well as integrating the increasing protein 3D structure information currently available in the Protein Data Bank (PDB). The SA also takes into consideration the logic behind the structural fragments sequence by using the hidden Markov Model (HMM). In this PhD, we describe a new structural alphabet, improving the existing HMM-SA27 structural alphabet, called SAFlex (Structural Alphabet Flexibility), in order to take into account the uncertainty of data (missing data in PDB files) and the redundancy of protein structures. The new SAFlex structural alphabet obtained therefore offers a new, rigorous and robust encoding model. This encoding takes into account the encoding uncertainty by providing three encoding options: the maximum a posteriori (MAP), the marginal posterior distribution (POST), and the effective number of letters at each given position (NEFF). SAFlex also provides and builds a consensus encoding from different replicates (multiple chains, monomers and several homomers) of a single protein. It thus allows the detection of structural variability between different chains. The methodological advances and the achievement of the SAFlex alphabet are the main contributions of this PhD. We also present the new PDB parser(SAFlex-PDB) and we demonstrate that our parser is therefore interesting both qualitative (detection of various errors) and quantitative terms (program optimization and parallelization) by comparing it with two other parsers well-known in the area of Bioinformatics (Biopython and BioJava). The SAFlex structural alphabet is being made available to the scientific community by providing a website. The SAFlex web server represents the concrete contribution of this PhD while the SAFlex-PDB parser represents an important contribution to the proper function of the proposed website. Here, we describe the functions and the interfaces of the SAFlex web server. The SAFlex can be used in various fashions for a protein tertiary structure of a given PDB format file; it can be used for encoding the 3D structure, identifying and predicting missing data. Hence, it is the only alphabet able to encode and predict the missing data in a 3D protein structure to date. Finally, these improvements; are promising to explore increasing protein redundancy data and obtain useful quantification of their flexibility

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Chaubert-Pereira, Florence. "Combinaisons markoviennes et semi-markoviennes de modèles de régression. Application à la croissance d'arbres forestiers." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00341822.

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Ce travail est consacré à l'étude des combinaisons markoviennes et semi-markoviennes de modèles de régression, i.e. des mélanges finis de modèles de régression avec dépendances (semi-)markoviennes. Cette famille de modèles statistiques permet l'analyse de données structurées en phases successives synchrones entre individus, influencées par des covariables pouvant varier dans le temps et présentant une hétérogénéité inter-individuelle. L'algorithme d'inférence proposé pour les combinaisons (semi-)markoviennes de modèles linéaires généralisés est un algorithme du gradient EM. Pour les combinaisons (semi-)markoviennes de modèles linéaires mixtes, nous proposons des algorithmes de type MCEM où l'étape E se décompose en deux étapes de restauration conditionnelle: une pour les séquences d'états sachant les effets aléatoires (et les données observées) et une pour les effets aléatoires sachant les séquences d'états (et les données observées). Différentes méthodes de restauration conditionnelle sont présentées. Nous étudions deux types d'effets aléatoires: des effets aléatoires individuels et des effets aléatoires temporels. L'intérêt de cette famille de modèles est illustré par l'analyse de la croissance d'arbres forestiers en fonctions de facteurs climatiques. Ces modèles nous permettent d'identifier et de caractériser les trois principales composantes de la croissance (la composante ontogénique, la composante environnementale et la composante individuelle). Nous montrons que le poids de chaque composante varie en fonction de l'espèce et des interventions sylvicoles.

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Pertsinidou, Christina Elisavet. "Stochastic models for the estimation of the seismic hazard." Thesis, Compiègne, 2017. http://www.theses.fr/2017COMP2342.

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Dans le premier chapitre, la notion d'évaluation des risques sismiques est définie et les caractéristiques sismotectoniques de la région d'étude sont brièvement présentés. Un examen rigoureux des modèles stochastiques, appliqués au domaine de la sismologie est fourni. Dans le chapitre 2, différents modèles semi-Markoviens sont développés pour étudier la sismicité des îles Ioniennes centrales ainsi que le Nord de la mer Egée (Grèce). Les quantités telles que le noyau semi-Markovien et les probabilités de destination sont évaluées, en considérant que les temps de séjour suivent les distributions géométrique, discrète Weibull et Pareto. Des résultats utiles sont obtenus pour l'estimation de la sismicité. Dans le troisième chapitre un nouvel algorithme de Viterbi pour les modèles semi-Markoviens cachés est construit, dont la complexité est une fonction linéaire du nombre d'observations et une fonction quadratique du nombre d'états cachés, la plus basse existante dans la littérature. Une extension de ce nouvel algorithme est développée pour le cas où une observation dépend de l'état caché correspondant, mais aussi de l'observation précédente (cas SM1-M1). Dans le chapitre 4 les modèles semi-Markoviens cachés sont appliquées pour étudier la sismicité du Nord et du Sud de la mer Égée. La séquence d'observation est constituée des magnitudes et des positions d’un tremblement de terre et le nouvel algorithme de Viterbi est mis en œuvre afin de décoder les niveaux des tensions cachés qui sont responsables pour la sismogenèse. Les phases précurseurs (variations des tensions cachées) ont été détectées en avertissant qu’un tremblement de terre pourrait se produire. Ce résultat est vérifié pour 70 sur 88 cas (le score optimal). Les temps de séjour du processus caché étaient supposés suivre les distributions Poisson, logarithmique ou binomiale négative, tandis que les niveaux de tensions cachés ont été classés en 2, 3 ou 4 états. Les modèles de Markov caché ont également été adaptés sans présenter des résultats intéressants concernant les phases précurseurs. Dans le chapitre 5 un algorithme de Viterbi généralisé pour les modèles semi-Markoviens cachés, est construit dans le sens que les transitions au même état caché sont autorisées et peuvent également être décodées. De plus, une extension de cet algorithme généralisé dans le contexte SM1-M1 est présentée. Dans le chapitre 6 nous modifions de manière convenable le modèle Cramér-Lundberg y compris des sinistres négatifs et positifs, afin de décrire l'évolution avec le temps des changements de contraintes de Coulomb (valeurs ΔCFF) calculées pour sept épicentres (M ≥ 6) du Nord de la mer Egée. Formules pour les probabilités de ruine sont définies sous une forme générale. Corollaires sont également formulés pour la distribution exponentielle et Pareto. L'objectif est de mettre en lumière la question suivante qui pose la problématique dans la Sismologie: Au cours d'une année pourquoi un tremblement de terre s’est produit dans une position précise et pas dans une autre position, aux régions sismotectoniquement homogènes ayant valeurs ΔCFF positives. Les résultats montrent que les nouvelles formules de probabilité peuvent contribuer à répondre au problème susmentionné
In the first chapter the definition of the seismic hazard assessment is provided, the seismotectonic features of the study areas are briefly presented and the already existing mathematical models applied in the field of Seismology are thoroughly reviewed. In chapter 2, different semi-Markov models are developed for studying the seismicity of the areas of the central Ionian Islands and the North Aegean Sea (Greece). Quantities such as the kernel and the destination probabilities are evaluated, considering geometric, discrete-Weibull and Pareto distributed sojourn times. Useful results are obtained for forecasting purposes. In the third chapter a new Viterbi algorithm for hidden semi-Markov models is developed, whose complexity is a linear function of the number of observations and a quadratic function of the number of hidden states, the lowest existing in the literature. Furthermore, an extension of this new algorithm is introduced for the case that an observation depends on the corresponding hidden state but also on the previous observation (SM1-M1 case). In chapter 4, different hidden semi-Markov models (HSMMs) are applied for the study of the North and South Aegean Sea. The earthquake magnitudes and locations comprise the observation sequence and the new Viterbi algorithm is implemented in order to decode the hidden stress field associated with seismogenesis. Precursory phases (variations of the hidden stress field) were detected warning for an anticipated earthquake occurrence for 70 out of 88 cases (the optimal model’s score). The sojourn times of the hidden process were assumed to follow Poisson, logarithmic or negative binomial distributions, whereas the hidden stress levels were classified into 2, 3 or 4 states. HMMs were also adapted without presenting significant results as for the precursory phases. In chapter 5 a generalized Viterbi algorithm for HSMMs is constructed in the sense that now transitions to the same hidden state are allowed and can also be decoded. Furthermore, an extension of this generalized algorithm in the SM1-M1 context is given. In chapter 6 we modify adequately the Cramér-Lundberg model considering negative and positive claims, in order to describe the evolution in time of the Coulomb failure function changes (ΔCFF values) computed at the locations of seven strong (M ≥ 6) earthquakes of the North Aegean Sea. Ruin probability formulas are derived and proved in a general form. Corollaries are also formulated for the exponential and the Pareto distribution. The aim is to shed light to the following problem posed by the seismologists: During a specific year why did an earthquake occur at a specific location and not at another location in seismotectonically homogeneous areas with positive ΔCFF values (stress enhanced areas). The results demonstrate that the new probability formulas can contribute in answering the aforementioned question

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Mirauta, Bogdan. "Etude du transcriptome à partir de données de comptages issues de séquençage haut débit." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066424/document.

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Les technologies de séquençage jouent un rôle croissant dans l'analyse de l'expression des transcrits . La méthode la plus courante de séquençage du transcriptome, RNA-Seq est une méthode d'investigation d'une population de transcrits par cisaillement aléatoire, amplification et séquençage à haut débit. Les données issues du RNA-Seq peuvent être utilisées pour la quantification des niveaux d'expression des transcrits et pour la détection des régions transcrites et demandent des approches bioinformatiques.Nous avons développé des approches statistiques pour l'estimation des niveaux de transcription et l'identification des frontières de transcription sans faire usage de l'annotation existante et pour l'analyse des différences dans l'expression entre deux conditions. La reconstruction du paysage transcriptionel est faite dans un cadre probabiliste (Chaînes de Markov Caché - HMM) ou les variations du niveau de la transcription sont prises en compte en termes de changements brusques et de dérives. Le HMM est complété par une loi d'émission qui capture la variance des comptages dans un transcrit, l'auto-corrélation de courte portée et la fraction des positions avec zéro comptages. L'estimation repose sur un algorithme de Monte Carlo Séquentiel (SMC), le Particle Gibbs, dont le temps d'exécution est plus adapté aux génomes microbiennes. L'analyse des différences dans l'expression (DE) est réalisée sans faire usage de l'annotation existante. L'estimation de DE est premièrement faite à la résolution de position et en suite les régions avec un signal DE continu sont agrégés. Deux programmes nommés Parseq et Pardiff sont disponibles à http://www.lgm.upmc.fr/parseq/
In this thesis we address the problem of reconstructing the transcription profile from RNA-Seq reads in cases where the reference genome is available but without making use of existing annotation. In the first two chapters consist of an introduction to the biological context, high-throughput sequencing and the statistical methods that can be used in the analysis of series of counts. Then we present our contribution for the RNA-Seq read count model, the inference transcription profile by using Particle Gibbs and the reconstruction of DE regions. The analysis of several data-sets proved that using Negative Binomial distributions to model the read count emission is not generally valid. We develop a mechanistic model which accounts for the randomness generated within all RNA-Seq protocol steps. Such a model is particularly important for the assessment of the credibility intervals associated with the transcription level and coverage changes. Next, we describe a State Space Model accounting for the read count profile for observations and transcription profile for the latent variable. For the transition kernel we design a mixture model combining the possibility of making, between two adjacent positions, no move, a drift move or a shift move. We detail our approach for the reconstruction of the transcription profile and the estimation of parameters using the Particle Gibbs algorithm. In the fifth chapter we complete the results by presenting an approach for analysing differences in expression without making use of existing annotation. The proposed method first approximates these differences for each base-pair and then aggregates continuous DE regions

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Cuvillier, Philippe. "On temporal coherency of probabilistic models for audio-to-score alignment." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066532/document.

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Cette thèse porte sur l'alignement automatique d'un enregistrement audio avec la partition de musique correspondante. Nous adoptons une approche probabiliste et proposons une démarche théorique pour la modélisation algorithmique de ce problème d'alignement automatique. La question est de modéliser l'évolution temporelle des événements par des processus stochastiques. Notre démarche part d'une spécificité de l'alignement musical : une partition attribue à chaque événement une durée nominale, qui est une information a priori sur la durée probable d'occurrence de l'événement. La problématique qui nous occupe est celle de la modélisation probabiliste de cette information de durée. Nous définissons la notion de cohérence temporelle à travers plusieurs critères de cohérence que devrait respecter tout algorithme d'alignement musical. Ensuite, nous menons une démarche axiomatique autour du cas des modèles de semi-Markov cachés. Nous démontrons que ces critères sont respectés lorsque des conditions mathématiques particulières sont vérifiées par les lois a priori du modèle probabiliste de la partition. Ces conditions proviennent de deux domaines mathématiques jusqu'ici étrangers à la question de l'alignement : les processus de Lévy et la totale positivité d'ordre deux. De nouveaux résultats théoriques sont démontrés sur l'interrelation entre ces deux notions. En outre, les bienfaits pratiques de ces résultats théoriques sont démontrés expérimentalement sur des algorithmes d'alignement en temps réel
This thesis deals with automatic alignment of audio recordings with corresponding music scores. We study algorithmic solutions for this problem in the framework of probabilistic models which represent hidden evolution on the music score as stochastic process. We begin this work by investigating theoretical foundations of the design of such models. To do so, we undertake an axiomatic approach which is based on an application peculiarity: music scores provide nominal duration for each event, which is a hint for the actual and unknown duration. Thus, modeling this specific temporal structure through stochastic processes is our main problematic. We define temporal coherency as compliance with such prior information and refine this abstract notion by stating two criteria of coherency. Focusing on hidden semi-Markov models, we demonstrate that coherency is guaranteed by specific mathematical conditions on the probabilistic design and that fulfilling these prescriptions significantly improves precision of alignment algorithms. Such conditions are derived by combining two fields of mathematics, Lévy processes and total positivity of order 2. This is why the second part of this work is a theoretical investigation which extends existing results in the related literature

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Miled, Houssem. "Stratégies de résolution en reconnaissance de l'écriture semi-cursive : application aux mots manuscrits arabes." Rouen, 1998. http://www.theses.fr/1998ROUES050.

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Cette thèse développe une stratégie de reconnaissance de l'écriture hors-ligne semi-cursive, et appliquée à des mots composes arabes décrivant un lexique de 232 noms de villes tunisiennes. Cette stratégie repose sur 3 niveaux perceptifs inspirés des caractéristiques de ce type d'écriture. Le mémoire de cette thèse est composé de 5 chapitres. Un premier chapitre introductif traite des caractéristiques calligraphiques de l'écriture arabe, des phases de prétraitement et de segmentation des images ainsi que des modèles de Markov cachées (MMC), qui sont à la base des différentes modélisations abordées dans cette thèse, les aspects plus théoriques de ces modèles sont renvoyés en annexe. Le deuxième chapitre est consacré à l'aspect visuel global de l'écriture arabe. Il définit un ensemble d'indices visuels appropriés à ce type d'écriture et propose une étude de pertinence de ces indices par critère d'information (IC). Ces indices décrivent les formes à reconnaître par des séquences d'observations permettant d'estimer un modèle global par mot. Le troisième chapitre traite d'une approche analytique. A ce niveau perceptif, le modèle de mot est une fusion de modèles élémentaires consacrés aux caractères et aux transitions inter et intra-pseudo-mots. Afin d'optimiser la description de mots, le choix du jeu d'observations est explicite. Parmi les alphabets d'observations étudiés, on introduit un alphabet entropique sélectionné par critère d'information de type bayésien (BIC). Le quatrième chapitre dégage un troisième niveau perceptif fondé sur la notion de pseudo-mots. Entre autre, il introduit une modélisation de mots par concaténation de modèles de pseudo-mots et évoque ses limites. Après avoir introduit les méthodes de combinaison de classifieurs et les approches de fusion de données, le cinquième et dernier chapitre expose une stratégie de reconnaissance reposant sur une coopération hiérarchique des classifieurs, associés aux 3 niveaux perceptifs des chapitres précédents et une fusion des résultats de leurs expertises. Finalement, ce chapitre introduit des modèles multiplicatifs de type IC et propose une application de ces critères pour l'optimisation d'un problème de combinaison de classifieurs.

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Azaïs, Romain. "Estimation non paramétrique pour les processus markoviens déterministes par morceaux." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00844395.

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M.H.A. Davis a introduit les processus markoviens déterministes par morceaux (PDMP) comme une classe générale de modèles stochastiques non diffusifs, donnant lieu à des trajectoires déterministes ponctuées, à des instants aléatoires, par des sauts aléatoires. Dans cette thèse, nous présentons et analysons des estimateurs non paramétriques des lois conditionnelles des deux aléas intervenant dans la dynamique de tels processus. Plus précisément, dans le cadre d'une observation en temps long de la trajectoire d'un PDMP, nous présentons des estimateurs de la densité conditionnelle des temps inter-sauts et du noyau de Markov qui gouverne la loi des sauts. Nous établissons des résultats de convergence pour nos estimateurs. Des simulations numériques pour différentes applications illustrent nos résultats. Nous proposons également un estimateur du taux de saut pour des processus de renouvellement, ainsi qu'une méthode d'approximation numérique pour un modèle de régression semi-paramétrique.

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Li, Haoyu. "Recent hidden Markov models for lower limb locomotion activity detection and recognition using IMU sensors." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEC041.

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Le contexte de la thèse est celui du quantified-self, un mouvement né en Californie qui consiste à mieux se connaître en mesurant les données relatives à son corps et à ses activités. Les travaux de recherche ont consisté à développer des algorithmes d'analyse des signaux d'un capteur IMU (\textit{Inertial Measurement Unit}) placé sur la jambe pour reconnaître différentes activités de mouvement telles que la marche, la course, la montée d’escalier.... Ces activités sont reconnaissables grâce à la forme des signaux d'accélération et de vitesse angulaire du capteur, tous triaxiaux, pendant le mouvement des jambes lors du cycle de marche. Pour résoudre ce problème de reconnaissance, les travaux de thèse ont permis la construction d'un modèle de chaîne de Markov cachée particulier, appelé chaîne triplet semi-Markov, qui combine un modèle semi-Markov et un modèle de mélange gaussien dans un modèle de Markov triplet. Ce nouveau modèle est adapté à la fois à la nature du cycle de marche et à l'enchaînement des activités que l’on peut réaliser dans la vie quotidienne. Pour adapter les paramètres du modèle aux différences de morphologie et de comportement humain, nous avons développé des algorithmes d'estimation des paramètres en ligne et hors ligne.Pour établir les performances d'apprentissage et de classification des algorithmes, nous avons mené des expériences sur la base d'enregistrements recueillis pendant la thèse et d'un ensemble de données publiques. Les résultats sont systématiquement comparés aux algorithmes de reconnaissance actuels
The thesis context is that of the quantified self, a movement born in California that consists in getting to know oneself better by measuring data relating to one’s body and activities. The research work consisted in developing algorithms for analyzing signals from an IMU (Inertial Measurement Unit) sensor placed on the leg to recognize different movement activities such as walking, running, stair climbing... These activities are recognizable by the shape of the sensor’s acceleration and angular velocity signals, both tri-axial, during leg movement and gait cycle.To address the recognition problem, the thesis work resulted in the construction of a particular hidden Markov chain, called semi-triplet Markov chain, which combines a semi-Markov model and a Gaussian mixture model in a triplet Markov model. This model is both adapted to the nature of the gait cycle, and to the sequence of activities as it can be carried out in daily life. To adapt the model parameters to the differences in human morphology and behavior, we have developed algorithms for estimating parameters both off-line and on-line.To establish the classification and learning performance of the algorithms, we conducted experiments on the basis of recordings collected during the thesis and on public dataset. The results are systematically compared with state-of-the-art algorithms

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Vrignat, Pascal. "Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne." Phd thesis, Université d'Orléans, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00601975.

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Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupation particulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiques dépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés à l'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particuliers peut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender " cette signature " à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deux stratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégie consiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxième stratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées sur deux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans la fabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d'un processus discontinu).

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Guedon, Yann. "Techniques de modélisation stochastique pour la reconnaissance de la parole." Compiègne, 1990. http://www.theses.fr/1990COMPD259.

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Dans un système de reconnaissance de parole, l'analyse acoustique consiste à reconnaître dans le signal de parole des unités acoustiques (phonèmes, syllabes, mots). Cette étude concerne les modèles stochastiques utilisés pour représenter ces unités acoustiques. Ces modèles sont tous composés d'un processus non-observable ou «caché» ; représentant la structure temporelle grossière de l'unité acoustique et d'un processus d'observation liant le processus caché aux paramètres acoustiques extraits du signal de parole. Le plus connu de ces modèles, composé d'une chaîne de Markov «cachée» et d'un processus d'observation, est appelé Modèle de Markov Caché. Différents types de processus cachés (chaîne de Markov, semi-chaîne de Markov, chaîne de Markov hiérarchisée) ainsi que différents types de processus d'observation (modélisation discrète, continue, semi-continue – processus multiple) sont combinés et comparés. L'algorithmique est détaillée (principe d'optimisation pour l'apprentissage : algorithme EM, algorithmes d'apprentissage et de reconnaissance) ; l'algorithmique correspondant aux semi-modèles de Markov cachés constitue l'apport majeur de ce travail. De nombreux tests ont été effectués dans le cadre d'un système de reconnaissance de 130 mots isolés multi-locuteur. Ces tests montrent l'intérêt de la modélisation explicite du temps passé dans chaque état du processus caché notamment par le biais d'une semi-chaîne de Markov; L'utilisation de plusieurs processus d'observation améliore de manière très importante les résultats en permettant d’extraire une information plus riche du signal de parole. Dans le but d'apprendre globalement un dictionnaire de modèles acoustiques, la modélisation semi-continue nous apparaît comme une technique très prometteuse. Enfin, dans le cadre d'un système de reconnaissance de parole continue, ce travail propose un outil d'évaluation de treillis d'unités acoustiques basé sur une comparaison graphe-graphe par programmation dynamique.

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Joo, Arakawa Rocío. "A behavioral ecology of fishermen : hidden stories from trajectory data in the Northern Humboldt Current System." Thesis, Montpellier 2, 2013. http://www.theses.fr/2013MON20224/document.

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Ce travail propose une contribution originale à la compréhension du comportement spatial des pêcheurs, basée sur les paradigmes de l'écologie comportementale et de l'écologie du mouvement. En s'appuyant sur des données du 'Vessel Monitoring System', nous étudions le comportement des pêcheurs d'anchois du Pérou à des échelles différentes: (1) les modes comportementaux au sein des voyages de pêche (i.e. recherche, pêche et trajet), (2) les patrons comportementaux parmi les voyages de pêche, (3) les patrons comportementaux par saison de pêche conditionnés par des scénarios écosystémiques et (4) les patrons spatiaux des positions de modes comportementaux, que nous utilisons pour la création de cartes de probabilité de présence d'anchois. Pour la première échelle, nous comparons plusieurs modèles Markoviens (modèles de Markov et semi-Markov cachés) et discriminatifs (forêts aléatoires, machines à vecteurs de support et réseaux de neurones artificiels) pour inférer les modes comportementaux associés aux trajectoires VMS. L'utilisation d'un ensemble de données pour lesquelles les modes comportementaux sont connus (grâce aux données collectées par des observateurs embarqués), nous permet d'entraîner les modèles dans un cadre supervisé et de les valider. Les modèles de semi-Markov cachés sont les plus performants, et sont retenus pour inférer les modes comportementaux sur l'ensemble de données VMS. Pour la deuxième échelle, nous caractérisons chaque voyage de pêche par plusieurs descripteurs, y compris le temps passé dans chaque mode comportemental. En utilisant une analyse de classification hiérarchique, les patrons des voyages de pêche sont classés en groupes associés à des zones de gestion, aux segments de la flottille et aux personnalités des capitaines. Pour la troisième échelle, nous analysons comment les conditions écologiques donnent forme au comportement des pêcheurs à l'échelle d'une saison de pêche. Via des analyses de co-inertie, nous trouvons des associations significatives entre les dynamiques spatiales des pêcheurs, des anchois et de l'environnement, et nous caractérisons la réponse comportementale des pêcheurs selon des scénarios environnementaux contrastés. Pour la quatrième échelle, nous étudions si le comportement spatial des pêcheurs reflète dans une certaine mesure la répartition spatiale de l'anchois. Nous construisons un indicateur de la présence d'anchois à l'aide des modes comportementaux géo-référencés inférés à partir des données VMS. Ce travail propose enfin une vision plus large du comportement de pêcheurs: les pêcheurs ne sont pas seulement des agents économiques, ils sont aussi des fourrageurs, conditionnés par la variabilité dans l'écosystème. Pour conclure, nous discutons de la façon dont ces résultats peuvent avoir de l'importance pour la gestion de la pêche, des analyses de comportement collectif et des modèles end-to-end
This work proposes an original contribution to the understanding of fishermen spatial behavior, based on the behavioral ecology and movement ecology paradigms. Through the analysis of Vessel Monitoring System (VMS) data, we characterized the spatial behavior of Peruvian anchovy fishermen at different scales: (1) the behavioral modes within fishing trips (i.e., searching, fishing and cruising); (2) the behavioral patterns among fishing trips; (3) the behavioral patterns by fishing season conditioned by ecosystem scenarios; and (4) the computation of maps of anchovy presence proxy from the spatial patterns of behavioral mode positions. At the first scale considered, we compared several Markovian (hidden Markov and semi-Markov models) and discriminative models (random forests, support vector machines and artificial neural networks) for inferring the behavioral modes associated with VMS tracks. The models were trained under a supervised setting and validated using tracks for which behavioral modes were known (from on-board observers records). Hidden semi-Markov models performed better, and were retained for inferring the behavioral modes on the entire VMS dataset. At the second scale considered, each fishing trip was characterized by several features, including the time spent within each behavioral mode. Using a clustering analysis, fishing trip patterns were classified into groups associated to management zones, fleet segments and skippers' personalities. At the third scale considered, we analyzed how ecological conditions shaped fishermen behavior. By means of co-inertia analyses, we found significant associations between fishermen, anchovy and environmental spatial dynamics, and fishermen behavioral responses were characterized according to contrasted environmental scenarios. At the fourth scale considered, we investigated whether the spatial behavior of fishermen reflected to some extent the spatial distribution of anchovy. Finally, this work provides a wider view of fishermen behavior: fishermen are not only economic agents, but they are also foragers, constrained by ecosystem variability. To conclude, we discuss how these findings may be of importance for fisheries management, collective behavior analyses and end-to-end models

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Le, Thanh Trung. "Contribution to deterioration modeling and residual life estimation based on condition monitoring data." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GREAT099/document.

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La maintenance prédictive joue un rôle important dans le maintien des systèmes de production continue car elle peut aider à réduire les interventions inutiles ainsi qu'à éviter des pannes imprévues. En effet, par rapport à la maintenance conditionnelle, la maintenance prédictive met en œuvre une étape supplémentaire, appelée le pronostic. Les opérations de maintenance sont planifiées sur la base de la prédiction des états de détérioration futurs et sur l'estimation de la vie résiduelle du système. Dans le cadre du projet européen FP7 SUPREME (Sustainable PREdictive Maintenance for manufacturing Equipment en Anglais), cette thèse se concentre sur le développement des modèles de détérioration stochastiques et sur des méthodes d'estimation de la vie résiduelle (Remaining Useful Life – RUL en anglais) associées pour les adapter aux cas d'application du projet. Plus précisément, les travaux présentés dans ce manuscrit sont divisés en deux parties principales. La première donne une étude détaillée des modèles de détérioration et des méthodes d'estimation de la RUL existant dans la littérature. En analysant leurs avantages et leurs inconvénients, une adaptation d’une approche de l'état de l'art est mise en œuvre sur des cas d'études issus du projet SUPREME et avec les données acquises à partir d’un banc d'essai développé pour le projet. Certains aspects pratiques de l’implémentation, à savoir la question de l'échange d'informations entre les partenaires du projet, sont également détaillées dans cette première partie. La deuxième partie est consacrée au développement de nouveaux modèles de détérioration et les méthodes d'estimation de la RUL qui permettent d'apporter des éléments de solutions aux problèmes de modélisation de détérioration et de prédiction de RUL soulevés dans le projet SUPREME. Plus précisément, pour surmonter le problème de la coexistence de plusieurs modes de détérioration, le concept des modèles « multi-branche » est proposé. Dans le cadre de cette thèse, deux catégories des modèles de type multi-branche sont présentées correspondant aux deux grands types de modélisation de l'état de santé des système, discret ou continu. Dans le cas discret, en se basant sur des modèles markoviens, deux modèles nommés Mb-HMM and Mb-HsMM (Multi-branch Hidden (semi-)Markov Model en anglais) sont présentés. Alors que dans le cas des états continus, les systèmes linéaires à sauts markoviens (JMLS) sont mis en œuvre. Pour chaque modèle, un cadre à deux phases est implémenté pour accomplir à la fois les tâches de diagnostic et de pronostic. A travers des simulations numériques, nous montrons que les modèles de type multi-branche peuvent donner des meilleures performances pour l'estimation de la RUL par rapport à celles obtenues par des modèles standards mais « mono-branche »
Predictive maintenance plays a crucial role in maintaining continuous production systems since it can help to reduce unnecessary intervention actions and avoid unplanned breakdowns. Indeed, compared to the widely used condition-based maintenance (CBM), the predictive maintenance implements an additional prognostics stage. The maintenance actions are then planned based on the prediction of future deterioration states and residual life of the system. In the framework of the European FP7 project SUPREME (Sustainable PREdictive Maintenance for manufacturing Equipment), this thesis concentrates on the development of stochastic deterioration models and the associated remaining useful life (RUL) estimation methods in order to be adapted in the project application cases. Specifically, the thesis research work is divided in two main parts. The first one gives a comprehensive review of the deterioration models and RUL estimation methods existing in the literature. By analyzing their advantages and disadvantages, an adaption of the state of the art approaches is then implemented for the problem considered in the SUPREME project and for the data acquired from a project's test bench. Some practical implementation aspects, such as the issue of delivering the proper RUL information to the maintenance decision module are also detailed in this part. The second part is dedicated to the development of innovative contributions beyond the state-of-the-are in order to develop enhanced deterioration models and RUL estimation methods to solve original prognostics issues raised in the SUPREME project. Specifically, to overcome the co-existence problem of several deterioration modes, the concept of the "multi-branch" models is introduced. It refers to the deterioration models consisting of different branches in which each one represent a deterioration mode. In the framework of this thesis, two multi-branch model types are presented corresponding to the discrete and continuous cases of the systems' health state. In the discrete case, the so-called Multi-branch Hidden Markov Model (Mb-HMM) and the Multi-branch Hidden semi-Markov model (Mb-HsMM) are constructed based on the Markov and semi-Markov models. Concerning the continuous health state case, the Jump Markov Linear System (JMLS) is implemented. For each model, a two-phase framework is carried out for both the diagnostics and prognostics purposes. Through numerical simulations and a case study, we show that the multi-branch models can help to take into account the co-existence problem of multiple deterioration modes, and hence give better performances in RUL estimation compared to the ones obtained by standard "single branch" models

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Borgy, Benjamin. "Dynamique et assemblage des communautés adventices : approche par modélisation statistique." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00915465.

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Dans un contexte de recherche de solutions pour une agriculture à la fois productive et durable, les principes, théories et méthodes de l'écologie semblent offrir des pistes à explorer pour comprendre le fonctionnement biologique des agro-écosystèmes. Notre cas d'étude concernait les informations collectées par un réseau d'observatoires de la flore adventice à l'échelon national ('Biovigilance Flore') sur lequel nous avons recherché les règles sous jacentes à l'assemblage et la dynamique des communautés adventices au sein des parcelles de grandes cultures annuelles. Nous avons en particulier étudié les relations qui peuvent exister au sein des espèces d'une même communauté ainsi que celles affectant les relations des communautés à leur environnement. Pour tenir compte de son importance avérée dans la constitution des assemblages, nous avons conduit notre étude en tenant compte de l'abondance de la population de chaque espèce. Les principaux résultats issus des travaux réalisés au cours de cette thèse sont : Un assemblage non aléatoire des abondances et une structuration conduisent à une homogénéisation des abondances observées à l'échelle des parcelles. Selon la densité totale d'adventices sur une parcelle, on observe des structurations opposées selon qu'une espèce domine, ou non, dans la communauté. Même si la méthodologie employée pour réaliser les relevés nous empêche d'en avoir la preuve, nous suspectons que l'abondance des adventices répond à la compétition qui s'exerce dans certaines conditions directement entre espèces adventices.Le choix du modèle nul servant de base de comparaison dans les situations où il n'y a pas de témoin joue un rôle important dans la conduite des analyses des observations issues d'inventaires. L'échelle semi-quantitative pour rendre compte des variations d'abondance pose problème puisque aucun modèle nul n'a été développé pour ce format particulier. Un modèle adapté à notre situation, mais malgré tout générique, a été développé. Il apporte une amélioration sensible par rapport à l'existant pour étudier le degré de co occurrence (ainsi que la dispersion de traits) dans le cas de données semi-quantitatives. Ceci a des conséquences sur notre capacité à distinguer les facteurs ayant un rôle de filtre sur la flore potentielle qui s'exprime. La modélisation de la dynamique d'une espèce au sein d'une parcelle au fil des successions culturales nécessite de rendre compte de la dynamique du stock de graines dans le sol. Inconnu, ce stock de graines a été considéré comme une variable cachée, modélisable par l'utilisation d'un modèle de Markov caché. Cette approche s'est trouvée être remarquablement adaptée à la biologie des espèces annuelles. Nous avons ainsi pu appréhender l'effet des pratiques culturales sur la dynamique du stock de graines et de la flore levée. Cette étude a des retombées tant sur l'identification des traits d'histoire de vie que sur leur variabilité face à des stratégies de gestion qui seraient déployées pour assurer le contrôle d'une flore spécifique. Nous avons ainsi pu appliquer avec succès quelques principes théoriques et améliorer les méthodes d'analyse afin de tenir compte des spécificités des espèces adventices, de l'amplitude des fluctuations du milieu dans lequel elles évoluent et des spécificités de nos données. Il existe une marge de progrès sur la collecte des données à réaliser sur les réseaux d'observatoires si l'on veut maîtriser la connaissance des leviers les plus à même d'aider au contrôle de la flore adventice

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Дисертації з теми "Semi-chaînes de Markov cachées"

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