Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnellesReport as inadecuate




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1 AxIS - Usage-centered design, analysis and improvement of information systems CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Inria Paris-Rocquencourt 2 CEREMADE - CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision

Résumé : L-objectif de cet article est de présenter un nouveau modèle neuronal adapté à la régression sur variables explicatives fonctionnelles. Nous décrivons le perceptron multi-couches PMC fonctionnel et résumons les propriétés théoriques de celui-ci, en terme de puissance de calcul et d-estimation des paramètres. Nous proposons ensuite deux techniques de mise en oeuvre informatique que nous illustrons dans deux applications, l-une sur des données artificielles, l-autre en spectrométrie. Le PMC fonctionnel est ainsi comparé au PMC classique ainsi qu-à des méthodes plus classiques adaptées elles aussi aux données fonctionnelles. Dans les exemples choisis, les PMC fonctionnels obtiennent de meilleures performances que les autres techniques et représentent la fonction de régression de façon très parcimonieuse.

Mots-clés : Analyse de données fonctionnelles Réseaux de neurones Perceptrons Multi-Couches Régression Discrimination Approximation universelle Consistance Spectrométrie





Author: Fabrice Rossi - Brieuc Conan-Guez -

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



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