Algorithmes biomimétiques pour la fouille de données : Classification non-supervisée par des fourmis artificielles » książka
Algorithmes biomimétiques pour la fouille de données : Classification non-supervisée par des fourmis artificielles
ISBN-13: 9783639482164 / Francuski / Miękka / 2016 / 232 str.
Algorithmes biomimétiques pour la fouille de données : Classification non-supervisée par des fourmis artificielles
ISBN-13: 9783639482164 / Francuski / Miękka / 2016 / 232 str.
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Nous prA(c)sentons dans ce livre deux algorithmes biomimA(c)tiques inspirA(c)s du comportement des fourmis rA(c)elles pour la rA(c)solution du problA]me de la classification non-supervisA(c)e de donnA(c)es CAC (Communicating Ants for Clustering) et CACB (CAC with Backtracking strategy). Ces algorithmes s'inspirent du phA(c)nomA]ne de la communication sonore observA(c) chez les fourmis. CACB introduit aussi le concept de retour sur les dA(c)cisions qui autorise les fourmis artificielles A modifier l'appartenance d'un objet ou d'un ensemble d'objets d'une classe A une autre. CACB a A(c)tA(c) A(c)valuA(c) sur des bases de donnA(c)es rA(c)elles et a montrA(c) une grande efficacitA(c). Nous avons exploitA(c) les performances de l'algorithme CACB dans deux applications rA(c)elles; la premiA]re est un systA]me d'indexation et de recherche d'images par le contenu oA CACB est utilisA(c) pour gA(c)nA(c)rer une classification des images dans le but de les indexer. La deuxiA]me est un systA]me de recommandation pour le gA(c)nie logiciel oA nous avons utilisA(c) CACB pour classer un corpus de classes UML dans le but d'exploiter la classification obtenue pour proposer des recommandations A un utilisateur lors de l'A(c)laboration d'un diagramme de classes UML.
Nous présentons dans ce livre deux algorithmes biomimétiques inspirés du comportement des fourmis réelles pour la résolution du problème de la classification non-supervisée de données CAC (Communicating Ants for Clustering) et CACB (CAC with Backtracking strategy). Ces algorithmes s'inspirent du phénomène de la communication sonore observé chez les fourmis. CACB introduit aussi le concept de retour sur les décisions qui autorise les fourmis artificielles à modifier l'appartenance d'un objet ou d'un ensemble d'objets d'une classe à une autre. CACB a été évalué sur des bases de données réelles et a montré une grande efficacité. Nous avons exploité les performances de l'algorithme CACB dans deux applications réelles; la première est un système d'indexation et de recherche d'images par le contenu où CACB est utilisé pour générer une classification des images dans le but de les indexer. La deuxième est un système de recommandation pour le génie logiciel où nous avons utilisé CACB pour classer un corpus de classes UML dans le but d'exploiter la classification obtenue pour proposer des recommandations à un utilisateur lors de l'élaboration d'un diagramme de classes UML.
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