A review on initialization methods for nonnegative matrix factorization: Towards omics data experiments

Nonnegative Matrix Factorization (NMF) has acquired a relevant role in the panorama of knowledge extraction, thanks to the peculiarity that non-negativity applies to both bases and weights, which allows meaningful interpretations and is consistent with the natural human part-based learning process. Nevertheless, most NMF algorithms are iterative, so initialization methods affect convergence behaviour, the quality of the final solution, and NMF performance in terms of the residual of the cost function. Studies on the impact of NMF initialization techniques have been conducted for text or image datasets, but very few considerations can be found in the literature when biological datasets are studied, even though NMFs have largely demonstrated their usefulness in better understanding biological mechanisms with omic datasets. This paper aims to present the state-of-the-art on NMF initialization schemes along with some initial considerations on the impact of initialization methods when microarrays (a simple instance of omic data) are evaluated with NMF mechanisms. Using a series of measures to qualitatively examine the biological information extracted by a given NMF scheme, it preliminary appears that some information (e.g., represented by genes) can be extracted regardless of the initialization scheme used

Log mining to develop a diagnostic and prognostic framework for the MeerLICHT telescope

In this work we present the approach taken to address the problems anomalous fault detection and system delays experienced by the MeerLICHT telescope. We make use of the abundantly available console logs, that record all aspects of the telescope's function, to obtain information. The MeerLICHT operational team must devote time to manually inspecting the logs during system downtime to discover faults. This task is laborious, time inefficient given the large size of the logs, and does not suit the time-sensitive nature of many of the surveys the telescope partakes in. We used the novel approach of the Hidden Markov model, to address the problems of fault detection and system delays experienced by the MeerLICHT. We were able to train the model in three separate ways, showing some success at fault detection and none at the addressing the system delays

Identification automatisée des espèces d'arbres dans des scans laser 3D réalisés en forêt

The objective of the thesis is the automatic recognition of tree species from Terrestrial LiDAR data. This information is essential for forest inventory. As an answer, we propose different recognition methods based on the 3D geometric texture of the bark.These methods use the following processing steps: a preprocessing step, a segmentation step, a feature extraction step and a final classification step. They are based on the 3D data or on depth images built from 3D point clouds of tree trunks using a reference surface.We have investigated and tested several segmentation approaches on depth images representing the geometric texture of the bark. These approaches have the disadvantages of over segmentation and are quite sensitive to noises. For this reason, we propose a new 3D point cloud segmentation approach inspired by the watershed technique that we have called «Burst Wind Segmentation». Our approach succeed in extracting in most cases the characteristic scars that are next compared to those stored in a dictionary («ScarBook») in order to determine the tree species.A large variety of characteristics is extracted from the regions segmented by the different methods proposed. These characteristics are the roughness, the global shape of the segmented regions, the saliency and the curvature of the contour, the distribution of the contour points, the distribution of the shape according to the different orientations.Finally, for the classification of the visual characteristics, the Random Forest method by Leo Breiman and Adèle Cutler is used in a two steps approach: selection of the most important variables and cross classification with the selected variables.The bark of the tree changes with the trunk diameter. We have thus studied different natural variability criteria and we have tested our approaches on a test set that includes this variability. The accuracy rate is over 96% for all the proposed segmentation approaches but the best result is obtained with the «Burst Wind Segmentation» one due to the fact that this approach can better extract the scars, it uses a dictionary of scars for recognition, and it has been evaluated on a greater variety of shapes, curvatures, saliency and roughness.L’objectif de ces travaux de thèse est la reconnaissance automatique des espèces d’arbres à partir de scans laser terrestres, information indispensable en inventaire forestier. Pour y répondre, nous proposons différentes méthodes de reconnaissance d’espèce basées sur la texture géométrique 3D des écorces.Ces différentes méthodes utilisent la séquence de traitement suivante : une étape de prétraitement, une étape de segmentation, une étape d’extraction des caractéristiques et une dernière étape de classification. Elles sont fondées sur les données 3D ou bien sur des images de profondeur extraites à partir des nuages de points 3D des troncs d’arbres en utilisant une surface de référence.Nous avons étudié et testé différentes approches de segmentation sur des images de profondeur représentant la texture géométrique de l'écorce. Ces approches posent des problèmes de sur-Segmentation et d'introduction de bruit. Pour cette raison, nous proposons une nouvelle approche de segmentation des nuages de points 3D : « Burst Wind Segmentation », inspirée des lignes de partage des eaux. Cette dernière réussit, dans la majorité des cas, à extraire des cicatrices caractéristiques qui sont ensuite comparées à un dictionnaire des cicatrices (« ScarBook ») pour discriminer les espèces d’arbres.Une grande variété de caractéristiques est extraite à partir des régions segmentées par les différentes méthodes proposées. Ces caractéristiques représentent le niveau de rugosité, la forme globale des régions segmentées, la saillance et la courbure du contour, la distribution des points de contour, la distribution de la forme selon différents angles,...Enfin, pour la classification des caractéristiques visuelles, les forêts aléatoires (Random Forest) de Leo Breiman et Adèle Cutler sont utilisées dans une approche à deux étapes : sélection des variables importantes, puis classification croisée avec les variables retenues, seulement.L’écorce de l’arbre change avec l'accroissement en diamètre ; nous avons donc étudié différents critères de variabilité naturelle et nous avons testé nos approches sur une base qui présente cette variabilité. Le taux de bonne classification dépasse 96% dans toutes les approches de segmentation proposées mais les meilleurs résultats sont atteints avec la nouvelle approche de segmentation « Burst Wind Segmentation » étant donné que cette approche réussit mieux à extraire les cicatrices, utilise un dictionnaire de cicatrices et a été évaluée sur une plus grande variété de caractéristiques de forme, de courbure, de saillance et de rugosité

Permanente Optimierung dynamischer Probleme der Fertigungssteuerung unter Einbeziehung von Benutzerinteraktionen

Trotz enormen Forschungsaufwands erhalten die Entscheider in der Fertigungssteuerung nur rudimentäre Rechnerunterstützung. Diese Arbeit schlägt ein umfassendes Konzept für eine permanent laufende algorithmische Feinplanung vor, die basierend auf einer Analyse des Optimierungspotentials und -bedarfs intelligent mit den Entscheidern kollaboriert und zeitnah auf Fertigungsereignisse reagiert. Dynamische Simulationen mit Unternehmensdaten bestätigen die Praxistauglichkeit des Konzepts