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Cette étude a été réalisée avec le département "Traitement de l'information et des études mathématiques" de la Direction des Études et Recherches de l'EDF (contrat 123/1K6117/IMA320).
Le but de cette étude est de concevoir une méthode permettant d'affiner les objets symboliques générés automatiquement à partir d'une base de données. Cette méthode détecte les individus présentant des valeurs atypiques; ces individus augmentent de manière importante le volume des descriptions associées aux objets symboliques. Un seuil de recouvrement des individus contenus dans l'extension de chaque objet symbolique est défini par l'utilisateur. Le choix de ce seuil donne un ajustement du volume de la description en fonction du pourcentage d'individus reconnus par cette description.
Une maquette logicielle, développée en C++, a été transmise à la DER de l'EDF.
Le CMO (Centre Militaire d'Océanographie) de l'EPSHOM est chargé d'alimenter les logiciels embarqués des bâtiments de la Marine Nationale en bases de données d'environnement. Ces bases de données visent à décrire l'environnement bathycélérimétrique de l'océan. L'objectif de cette étude est de représenter de façon la plus synthétique possible la situation bathycélérimétrique des océans. Cette étude est la suite d'une étude réalisée en 1994-95 sur "Évaluation de l'apport de nouvelles techniques de classification pour la caractérisation des données hydrologiques du CMO". L'étude a été consacrée à la mise en oeuvre des cartes topologiques de Kohonen sur ces profils permettant la prise en compte de l'aspect spatio-temporel de ces profils dans la classification et elle fait suite à un contrat de recherche qui a débuté en 1996.
La procédure de classification proposée a été découpée en trois phases :
Dans la première phase, la classification est réalisée sans la contrainte de la position spatio-temporelle des profils. La grille est construite à partir d'une solution obtenue par la méthodes des Nuées Dynamiques. L'optimisation est réalisée par un algorithme suivant le principe des cartes topologiques de Kohonen.
Dans la seconde phase, nous réalisons une classification des unités spatio-temporelles qui sont caractérisées par les classes obtenues dans la phase précédente.
Une nouvelle grille est construite à partir des résultats de la phase précédente et à nouveau, une phase d'optimisation utilisant un algorithme de gradient stochastique est mise en oeuvre.
Une présentation de cette procédure a été faite au CMO au mois de Novembre.
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