10 research outputs found

    Models and analysis of vocal emissions for biomedical applications: 5th International Workshop: December 13-15, 2007, Firenze, Italy

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    The MAVEBA Workshop proceedings, held on a biannual basis, collect the scientific papers presented both as oral and poster contributions, during the conference. The main subjects are: development of theoretical and mechanical models as an aid to the study of main phonatory dysfunctions, as well as the biomedical engineering methods for the analysis of voice signals and images, as a support to clinical diagnosis and classification of vocal pathologies. The Workshop has the sponsorship of: Ente Cassa Risparmio di Firenze, COST Action 2103, Biomedical Signal Processing and Control Journal (Elsevier Eds.), IEEE Biomedical Engineering Soc. Special Issues of International Journals have been, and will be, published, collecting selected papers from the conference

    Apprentissage du contrôle de systèmes complexes par l'auto-organisation coopérative d'un système multi-agent: Application à la calibration de moteurs à combustion

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    This thesis tackles the problem of complex systems control with a multi-agent approach. Controlling a system means applying the adequate actions on its inputs, in order to put the system in a desired state. Usual methods are based on analytical models of the controlled system. They find their limits with complex systems, because of the non-linear dynamics. Building a model of this kind of system is indeed very difficult, and exploiting such a model is even harder. A better approach is to learn how to control, without having to exploit any model. But Ashby's Law taught us that the controller must be at least as complex as the controlled system. A part of the challenge is to build a complex system with the correct functionnality.This challenge is tackled with the Adaptive Multi-Agent Systems (AMAS) approach, which relies on cooperation and emergence to design adaptive multi-agent systems able to perform complex tasks.Cette thèse s'intéresse au contrôle de systèmes complexes, et propose une solution multi-agent.Contrôler un système, c'est appliquer les modifications adéquates sur ses entrées de façon à placer ses sorties dans un état attendu. Les méthodes habituelles se basent majoritairement sur l'utilisation de modèles mathématiques du système contrôlé, afin de calculer les actions de contrôle à effectuer. Ces méthodes trouvent leurs limites face aux systèmes complexes, qui ont une dynamique non-linéaire, et sont souvent bruités et instables. La construction d'un modèle est dans ce cas une tâche ardue, qui peut s'étendre sur plusieurs années. La plupart des méthodes proposent alors d'utiliser un algorithme d'apprentissage artificiel pour apprendre un modèle. Cependant, le modèle produit demeure difficile à exploiter pour le contrôle, puisqu'il reproduit les caractéristiques difficiles du système réel, notamment sa non-linéarité. Une meilleure approche, adoptée dans cette thèse, consiste à apprendre directement le contrôle. La loi de la variété requise indique que, pour être capable d'accomplir sa tâche, le contrôleur doit être au moins aussi complexe que le système contrôlé. Il faut donc concevoir un système capable d'apprendre, de contrôler, et surtout, de franchir le mur de la complexité.La distribution du contrôle, c'est-à-dire l'affectation du contrôle de chaque entrée d'un système à des contrôleurs plus ou moins indépendants, permet de s'attaquer à la complexité. Mais cela demeure un sujet de recherche actif, à plus forte raison lorsque vient s'ajouter une problématique d'apprentissage. Les systèmes multi-agents (SMA), composés d'entités autonomes, se prêtent naturellement aux problèmes distribués et peuvent ainsi beaucoup apporter. En particulier, les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) s'appuient sur l'auto-organisation des agents pour faire émerger une fonction globale adéquate. Cette auto-organisation est guidée par la coopération. Chaque agent est capable de détecter et de résoudre les situations dans lesquelles il ne peut accomplir sa tâche. Un AMAS est ainsi doté de fortes capacités d'adaptation et d'apprentissage. Il est également capable, grâce à l'émergence, d'accomplir des tâches complexes. Appliquée au problème du contrôle et de son apprentissage, cette approche conduit à la définition d'un SMA particulier, présenté dans cette thèse. Les expérimentations, menées sur des simulations ainsi qu'en situation réelle (sur un moteur à combustion), ont montré la capacité du système à apprendre le contrôle de plusieurs entrées en fonction de critères sur plusieurs sorties, tout en étant robuste aux perturbations, et facile à instancier. Ces résultats sont analysés pour conclure sur la validité du système

    Contributions Ă  l'Ă©tude de la classification spectrale et applications

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    La classification spectrale consiste à créer, à partir des éléments spectraux d'une matrice d'affinité gaussienne, un espace de dimension réduite dans lequel les données sont regroupées en classes. Cette méthode non supervisée est principalement basée sur la mesure d'affinité gaussienne, son paramètre et ses éléments spectraux. Cependant, les questions sur la séparabilité des classes dans l'espace de projection spectral et sur le choix du paramètre restent ouvertes. Dans un premier temps, le rôle du paramètre de l'affinité gaussienne sera étudié à travers des mesures de qualités et deux heuristiques pour le choix de ce paramètre seront proposées puis testées. Ensuite, le fonctionnement même de la méthode est étudié à travers les éléments spectraux de la matrice d'affinité gaussienne. En interprétant cette matrice comme la discrétisation du noyau de la chaleur définie sur l'espace entier et en utilisant les éléments finis, les vecteurs propres de la matrice affinité sont la représentation asymptotique de fonctions dont le support est inclus dans une seule composante connexe. Ces résultats permettent de définir des propriétés de classification et des conditions sur le paramètre gaussien. A partir de ces éléments théoriques, deux stratégies de parallélisation par décomposition en sous-domaines sont formulées et testées sur des exemples géométriques et de traitement d'images. Enfin dans le cadre non supervisé, le classification spectrale est appliquée, d'une part, dans le domaine de la génomique pour déterminer différents profils d'expression de gènes d'une légumineuse et, d'autre part dans le domaine de l'imagerie fonctionnelle TEP, pour segmenter des régions du cerveau présentant les mêmes courbes d'activités temporelles. ABSTRACT : The Spectral Clustering consists in creating, from the spectral elements of a Gaussian affinity matrix, a low-dimension space in which data are grouped into clusters. This unsupervised method is mainly based on Gaussian affinity measure, its parameter and its spectral elements. However, questions about the separability of clusters in the projection space and the spectral parameter choices remain open. First, the rule of the parameter of Gaussian affinity will be investigated through quality measures and two heuristics for choosing this setting will be proposed and tested. Then, the method is studied through the spectral element of the Gaussian affinity matrix. By interpreting this matrix as the discretization of the heat kernel defined on the whole space and using finite elements, the eigenvectors of the affinity matrix are asymptotic representation of functions whose support is included in one connected component. These results help define the properties of clustering and conditions on the Gaussian parameter. From these theoretical elements, two parallelization strategies by decomposition into sub-domains are formulated and tested on geometrical examples and images. Finally, as unsupervised applications, the spectral clustering is applied, first in the field of genomics to identify different gene expression profiles of a legume and the other in the imaging field functional PET, to segment the brain regions with similar time-activity curves

    Design and Development of a Human Gesture Recognition System in Tridimensional Interactive Virtual Environment

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    This thesis describes the design and the development of a recognition system for human gestures. The main goal of this work is to demonstrate the possibility to extract enough information, both semantic and quantitative, from the human action, to perform complex tasks in a virtual environment. To manage the complexity and the variability adaptive systems are exploited, both in building a codebook (by unsupervised neural networks), and to recognize the sequence of symbols describing a gesture (by Hidden Markov models)

    Outils statistiques pour la sélection de variables\ud et l'intégration de données "omiques"

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    Les récentes avancées biotechnologiques permettent maintenant de mesurer une\ud énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques,\ud protémiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre\ud d'échantillons ou d'observations.\ud L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques\ud adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant\ud aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes.\ud Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquement aux données de\ud transcriptome et à la sélection de gènes discriminants dans un cadre de classification\ud supervisée. Puis, dans un autre contexte, nous cherchons a sélectionner des variables de\ud types différents lors de la réconciliation (ou l'intégration) de deux tableaux de données\ud omiques.\ud Dans la première partie de ce travail, nous proposons une approche de type\ud wrapper en agrégeant des méthodes de classification (CART, SVM) pour sélectionner\ud des gènes discriminants une ou plusieurs conditions biologiques. Dans la deuxième\ud partie, nous développons une approche PLS avec pénalisation l1 dite de type sparse\ud car conduisant à un ensemble "creux" de paramètres, permettant de sélectionner des\ud sous-ensembles de variables conjointement mesurées sur les mêmes échantillons biologiques.\ud Un cadre de régression, ou d'analyse canonique est propose pour répondre\ud spécifiquement a la question biologique.\ud Nous évaluons chacune des approches proposées en les comparant sur de nombreux\ud jeux de données réels a des méthodes similaires proposées dans la littérature.\ud Les critères statistiques usuels que nous appliquons sont souvent limitée par le petit\ud nombre d'échantillons. Par conséquent, nous nous efforcons de toujours combiner nos\ud évaluations statistiques avec une interprétation biologique détaillee des résultats.\ud Les approches que nous proposons sont facilement applicables et donnent des\ud résultats très satisfaisants qui répondent aux attentes des biologistes.------------------------------------------------------------------------------------Recent advances in biotechnology allow the monitoring of large quantities of\ud biological data of various types, such as genomics, proteomics, metabolomics, phenotypes...,\ud that are often characterized by a small number of samples or observations.\ud The aim of this thesis was to develop, or adapt, appropriate statistical methodologies\ud to analyse highly dimensional data, and to present ecient tools to biologists\ud for selecting the most biologically relevant variables. In the rst part, we focus on\ud microarray data in a classication framework, and on the selection of discriminative\ud genes. In the second part, in the context of data integration, we focus on the selection\ud of dierent types of variables with two-block omics data.\ud Firstly, we propose a wrapper method, which agregates two classiers (CART\ud or SVM) to select discriminative genes for binary or multiclass biological conditions.\ud Secondly, we develop a PLS variant called sparse PLS that adapts l1 penalization and\ud allows for the selection of a subset of variables, which are measured from the same\ud biological samples. Either a regression or canonical analysis frameworks are proposed\ud to answer biological questions correctly.\ud We assess each of the proposed approaches by comparing them to similar methods\ud known in the literature on numerous real data sets. The statistical criteria that\ud we use are often limited by the small number of samples. We always try, therefore, to\ud combine statistical assessments with a thorough biological interpretation of the results.\ud The approaches that we propose are easy to apply and give relevant results that\ud answer the biologists needs

    Safety and Reliability - Safe Societies in a Changing World

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    The contributions cover a wide range of methodologies and application areas for safety and reliability that contribute to safe societies in a changing world. These methodologies and applications include: - foundations of risk and reliability assessment and management - mathematical methods in reliability and safety - risk assessment - risk management - system reliability - uncertainty analysis - digitalization and big data - prognostics and system health management - occupational safety - accident and incident modeling - maintenance modeling and applications - simulation for safety and reliability analysis - dynamic risk and barrier management - organizational factors and safety culture - human factors and human reliability - resilience engineering - structural reliability - natural hazards - security - economic analysis in risk managemen
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