Automated Learning and Discovery: State-Of-The-Art and Research Topics in a Rapidly Growing Field

This report summarizes the CONALD meeting, which took place June 11-13, 1998, at Carnegie Mellon University. CONALD brought together an interdisciplinary group of scientists, concerned with decision making based on data. This report is organized in two parts. The first part (pages 1-6) summarizes the CONALD meeting and highlights its main outcomes, beyond the individual workshop level. The second part (pages 7-30) summarize the results obtained in the individual workshops, discussing in depth promising research topics. This report is available through the We

Un Système de Classification Supervisée à Base de Règles Implicatives

This PhD thesis presents a series of research works done in the field of supervised data classification, more precisely in the domain of semi–automatic learning of fuzzy rules–based classifiers. The prepared manuscript presents first an overview of the classification problem, and also of the main classification methods that have already been implemented and certified in order to place the proposed method in the general context of the domain. Once the context established, the actual research work is presented : the definition of a formal background for representing an elementary fuzzy rule-based classifier in a bidimensional space, the description of a learning algorithm for these elementary classifiers for a given data set and the conception of a multi-dimensional classification system which is able to handle multi–classes problems by combining the elementary classifiers. The implementation and testing of all these functionalities and finally the application of the resulted classifier on two real–world digital image problems are finaly presented : the analysis of the quality of industrial products using 3D tomographic images and the identification of regions of interest in radar satellite images.Le travail de recherche de la thèse concerne la classification supervisée de données et plus particulièrement l’apprentissage semi–automatique de classifieurs à base de règles floues graduelles. Le manuscrit de la thèse présente une description de la problématique de classification ainsi que les principales méthodes de classification déjà développées, afin de placer la méthode proposée dans le contexte général de la spécialité. Ensuite, les travaux de la thèse sont présentés : la définition d’un cadre formel pour la représentation d’un classifieur élémentaire à base de règles floues graduelles dans un espace 2D, la spécification d’un algorithme d’apprentissage de classifieurs élémentaires à partir de données, la conception d’un système multi–dimensionnel de classification multi–classes par combinaison de classifieurs élémentaires. L’implémentation de l’ensemble des fonctionnalités est ensuite détaillée, puis finalement les développements réalisés sont utilisés pour deux applications en imagerie : analyse de la qualité des produits industriels par tomographie, classification en régions d’intérêt d’images satellitaires radar

Uma abordagem multiagentes

Nesta dissertação faz-se a apresentação dos trabalhos elaborados conducentes à realização de provas na Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia no ramo de Engenharia Electrotécnica, na especialidade de Sistemas de Informação Industriais, para obtenção do grau de Doutor. A tese defendida consiste na proposta de um enquadramento global de suporte ao processo de recolha e catalogação dos dados disponibilizados na Web por forma a permitir uma maior eficácia e melhor desempenho na sua exploração. O enquadramento global assenta nos seguintes pilares: i) uma metodologia geral; ii) uma arquitectura de referência; iii) uma metodologia específica de suporte à derivação de sistemas particulares e; iv) a operacionalização da arquitectura de referência. A metodologia geral está centrada no utilizador tendo por objectivo simplificar a recolha e catalogação dos dados electrónicos e viabilizando a personalização da Web pela construção de catálogos dinâmicos. A arquitectura de referência recorre à utilização de catálogos dinâmicos, sistemas de multiagentes inteligentes, ontologias e métodos de aprendizagem em texto, por contraste com os métodos habitualmente utilizados nos portais de recolha de dados. A metodologia específica de suporte à derivação de sistemas particulares possibilita uma aproximação sistemática à instalação da arquitectura, propondo um conjunto de passos que permitem capturar e configurar as necessidades do utilizador. Finalmente, a operacionalização da arquitectura de referência origina a construção de um protótipo composto por dois sistemas-base: o Sistema de Catalogação e o Sistema Interactivo de Apoio à Derivação de Sistemas Particulares. O Sistema de Catalogação é o sistema que permite o armazenamento e a consulta dos dados recolhidos através das pesquisas previamente efectuadas. O Sistema de Apoio à Derivação de Sistemas Particulares, permite a personalização do Sistema de Catalogação, pela definição de regras e SAD específicos, dedicados a cada caso concreto. Sumariamente, os obstáculos mais relevantes, abordados no decurso dos trabalhos, foram: • a coexistência de diversos formatos de dados na Web; • a capacidade de processamento dos dados, desde a filtragem de documentos tendo por base a sua relevância, passando pela identificação dos conceitos e sua posterior classificação; • a formalização do conhecimento com vista à adopção de uma terminologia comum; • a natureza do problema distribuído, complexo, descentralizado e com reduzida estruturação. Este documento está organizado em diversos capítulos e cada capítulo está dividido em várias secções. O primeiro capítulo apresenta a inovação e os objectivos genéricos do enquadramento global. O segundo capítulo descreve o estado da arte de um conjunto de assuntos essenciais para o desenrolar dos trabalhos. O terceiro capítulo apresenta, em detalhe, o enquadramento global e a arquitectura proposta. O quarto capítulo descreve a metodologia de derivação de sistemas particulares. O quinto capítulo apresenta o estudo de caso e os resultados obtidos que visam validar a tese defendida. Finalmente, o último capítulo apresenta as conclusões e trabalhos futuros.PRODE