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Title: RÉALISATION D’UN MODÈLE DE FILTRAGE DE DONNÉES
Authors: POLLA DE NDJAMPA Félix-Bazin
Keywords: Ontologie, programmation logique inductive, fusion d'information
Issue Date: 2015
Abstract: L'étude qui est proposée dans ce mémoire s'intéresse aux problèmes d’acquisition et d'exploitation de bases de connaissances structurées de grande taille, en vue d'appuyer le processus décisionnel dans des domaines aéronautique et aussi d'améliorer celui de la fusion d'information qui est proposée dans (Claire et al ., 2007). Dans le cadre précis de nos travaux, nous sommes attachés à l'exploitation des bases de connaissance afin de déterminer des comportements communs que présente un ensemble de données. Notre approche est divisée en 4 étapes : concevoir la base de connaissance, extraire des observations, apprendre ou inférer des connaissances à partir de ces observations et enfin générer des modèles de situation. Le modèle de situation est un ensemble d’informations qui décrit au mieux une situation précise ou un ensemble d’observations en d’autre terme le modèle de situation est une extraction des informations pertinentes correspondant à des observations dans une base de connaissance. La conception de système à bases de connaissances capable de réaliser les fonctions de raisonnements constitue à l’heure actuelle un champ de recherche en intelligence artificielle. L'approche que nous avons proposée au cours de notre stage consiste à créer et enrichir une base de connaissances structurée reposant sur le paradigme des données liées aux formalismes du Web Sémantique (OWL2) et aux graphes conceptuels. Ensuite, un algorithme d'apprentissage fondé sur la Programmation Logique Inductive (PLI) est proposé pour déterminer les informations communes et pertinentes pour un groupe de données. La sortie de l’algorithme est donc qualifiée de modèles de situation Les résultats obtenus par notre approche sont satisfaisant au dire d'expert et en plus, l’algorithme proposé réussit à déterminer des modèles de situation dont la précision sur d’autres données est très proche de la précision du modèle obtenu (différence de 4%). Ces résultats constituent une avancée pour une proposition des modèles de situation aux utilisateurs. Mais d’autres améliorations sont à prendre en compte afin de raffiner les modèles de situation obtenus. Comme améliorations, on peut prendre en compte l’évolution de l’ontologie ou d’autres ontologies. On peut aussi proposer un nombre réduit de modèles de situation afin de permettre une meilleure couverture de tous les exemples d’apprentissage.
URI: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/9884
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