en fr Dynamical Clustering of non-stationary data :Learning and tracking evolving clusters Classification Dynamique de données non-stationnaires :Apprentissage et Suivi de Classes évolutives Report as inadecuate




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1 LAGIS - Laboratoire d-Automatique, Génie Informatique et Signal

Abstract : Most of natural or artificial processes have evolutionary behaviours described by non-stationary data. This thesis studies the problem of dynamical clustering of non-stationary data. We propose a generic description of dynamical classifiers by using a neural network with evolutionary architecture. It is composed of four learning procedures: creation, adaptation, fusion, and evaluation. From this generic description, we develop two algorithms. The first one is a new version of AUDyC AUto-adaptive and Dynamical Clustering. AUDyC uses a mixture model described following the multimodal approach. The second one, called SAKM Self-Adaptive Kernel Machine, is based on SVM & kernel methods. Both are created with some recursive update rules that allow the adaptive modelling and the pursuit tracking of evolving clusters. They have self-adaptive abilities in non-stationary environment and good performances of convergence and complexity. These latter are theoretically proved and also illustrated by simulation.

Résumé : La plupart des processus naturels ou artificiels ont des comportements évolutifs décrits par des données non-stationnaires. La problématique étudiée dans cette thèse concerne la classification dynamique de données non-stationnaires. Nous proposons une description générique de classifieurs dynamiques conçue à l-aide d-un réseau neuronal à architecture évolutive. Elle est élaborée en quatre procédures d-apprentissage : création, adaptation, fusion, et évaluation. Deux algorithmes sont développés à partir de cette description générique. Le premier est une nouvelle version de l-algorithme AUDyC AUto-adaptive and Dynamical Clustering. Il utilise un modèle de mélange décrit suivant l-approche multimodale. Le second, nommé SAKM Self-Adaptive Kernel Machine, est basé sur les SVM et méthodes à noyau. Ces deux algorithmes sont dotés de règles de mise à jour récursives permettant la modélisation adaptative et le suivi de classes évolutives. Ils disposent de capacités d-auto-adaptation en environnement dynamique et de bonnes performances en terme de convergence et de complexité algorithmique. Ces dernières sont prouvées théoriquement et montrées par la simulation des algorithmes.

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Keywords : on-line learning clustering non-stationary data evolving clusters neural architecture mixture models SVM and kernel methods

Mots-clés : classification automatique apprentissage en ligne classes évolutives données non-stationnaires architecture neuronale modèles de mélange SVM et méthodes à noyau





Author: Habiboulaye Amadou Boubacar -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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