Approche décentralisée des treillis de Galois pour la localisation topologique

Ce papier présente une nouvelle technique pour la localisation d'un robot mobile autonome dans un environnement structuré. La localisation est topologique et se base sur les amers visuels. Ces amers sont des combinaisons de caractéristiques visuelles sélectionnées à l'aide d'un formalisme mathématique appelé treillis de Galois, ou treillis de concepts. Pour des très gros contextes, l'approche décentralisée est introduite afin de réduire le nombre de concepts et le temps de construction du treillis. Les algorithmes complets ont été validés expérimentalement et sont exposés dans ce papier

Abstract closed patterns beyond lattices

National audienceLa recherche en fouille de motifs a porté ces dernières années en particulier sur les opérateurs de fermeture sur des langages partiellement ordonnés, isomorphes à un sous ensemble d'un ensemble d'attributs, ne formant pas nécessairement un treillis. Un résultat de M. Boley et co-auteurs définit une propriété qui garantit qu'un opérateur de fermeture existe quel que soit l'ensemble d'objets dans lequel on cherche le support des motifs. Nous relions ce travail au cadre classique de l'analyse de Galois et des concepts formels, détaillons la structure des ensemble de fermés, ainsi que les implications associées, et montrons que la simplification par abstraction extensionnelle reste applicable dans ce cas

SIXIÈME ATELIER : Représentation et raisonnement sur le temps et l'espace (RTE 2011)

Actes de l'atelier RTE 2011, Plate-forme AFIA, ChambéryNational audienceLa représentation du temps et de l'espace ainsi que les modèles de raisonnements associés sont des thèmes largement étudiés en informatique, d'une manière générale, et en intelligence artificielle, en particulier. Ces thèmes sont de plus en plus importants dans de nombreux domaines de notre société, en particulier là où est disponible une très grande quantité d'informations et de services évoluant au cours du temps ou dans l'espace. Les techniques temporelles et/ou spatiales sont, par exemple, importantes dans : la gestion des grandes quantités de données, l'analyse et la fouille de ces données, la simulation et l'analyse de l'évolution temporelle de processus, l'évaluation de la sécurité et la sûreté, la gestion dynamique des connaissances, la gestion de l'espace, la prévention des risques naturels, la modélisation des systèmes dynamiques et complexes, etc. Elles offrent une alternative ou un complément aux méthodes statistiques et mathématiques de modélisation de l'espace et du temps

Génération des règles d'association : treillis de concepts denses

La fouille de données est l'extraction non triviale d'informations implicites, inconnues et utiles à partir des données (Piatetsky-Shapiro & Frawley, 1991). Plus récemment, la notion de systèmes de gestion de base de données inductive (SGBDI) propose l'union de la base de données traditionnelle à la fouille de données et d'une base de motifs ou patrons de données. Ces derniers sont les agents fondamentaux dans les SGBDI. Dans ce mémoire le motif examiné est le concept formel. Cependant, pour un ensemble de données (nommé contexte formel dans l'AFC) de grande taille où les données sont fortement corrélées, l'extraction peut être difficile à cause des problèmes de combinatoire inhérente à cette structure. Il est vrai que l'extraction de la collection des concepts formels fréquents, donc un iceberg plutôt qu'un treillis, est une solution. Cependant, d'une part, pour un seuil de fréquence trop faible, l'extraction des concepts formels fréquents peut demeurer difficile et la combinatoire de l'extraction demeure. D'autre part, les utilisateurs pourraient préférer conserver le treillis mais appliquer une certaine relaxation sur le formalisme des concepts formels. Cette relaxation se ferait en acceptant des exceptions dans les concepts dont les seuils sur les exceptions seraient choisis par l'utilisateur. En dernier lieu, le contexte formel pourrait bien avoir des erreurs dans ses transactions. Ces erreurs pourraient donc être la cause du nombre indu de concepts formels extraits. Une relaxation au niveau de l'extraction des concepts formels pourrait être une solution à ce problème. Notre contribution se situe au niveau d'un motif en particulier et de son mode d'extraction. Ce mémoire propose donc un concept tolérant des exceptions bornées par des seuils, soit les concepts denses et explore la possibilité d'extraire un tel motif par l'algorithme incrémentaI par cardinalité. En dépit du fait que le concept ne soit plus formel mais tolérant des exceptions, les principales notions de l'analyse formelle de concepts, (e.g. la relation de précédence, le treillis) sont fortement désirées. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Concepts formels, Concepts denses, Treillis de concepts formels, Analyse formelle de concepts, Concepts tolérant des exceptions, Algorithme d'extraction de concepts, Représentation condensée

Résolution d'équations en algèbre de Kleene : applications à l'analyse de programmes

Au fil des ans, l'algèbre de Kleene s'est avérée être un outil formel très pratique et flexible quant vient le temps de raisonner sur les programmes informatiques. Cependant, actuellement, la plupart des applications à l'analyse de programmes de l'algèbre de Kleene se font en sélectionnant un problème précis et en voyant comment l'algèbre de Kleene permet de le résoudre, ce qui limite les applications possibles. L'objectif visé par ce mémoire est de déterminer dans quelle mesure la résolution d'équations, en algèbre de Kleene, peut être utilisée en analyse de programmes. Une grande partie de ce mémoire est donc consacrée à la résolution de différents types d'équations dans différentes variantes de l'algèbre de Kleene. Puis nous montrons comment la vérification de programmes ainsi que la synthèse de contrôleurs peuvent tirer profit de la résolution d'équations en algèbre de Kleene

Interrogation d'un réseau sémantique de documents : l'intertextualité dans l'accès à l'information juridique

A collection of documents is generally represented as a set of documents but this simple representation does not take into account cross references between documents, which often defines their context of interpretation. This standard document model is less adapted for specific professional uses in specialized domains in which documents are related by many various references and the access tools need to consider this complexity. We propose two models based on formal and relational concept analysis and on semantic web techniques. Applied on documentary objects, these two models represent and query in a unified way documents content descriptors and documents relations.Une collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d'interprétation d'un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d'accès à l'information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Ce travail de thèse propose deux modèles permettant de prendre en compte cette complexité des collections documentaire dans les outils d'accès à l'information. Le premier modèle est basée sur l'analyse formelle et relationnelle de concepts, le deuxième est basée sur les technologies du web sémantique. Appliquées sur des objets documentaires ces modèles permettent de représenter et d'interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu'ils entretiennent

Découverte de définitions dans le web des données

In this thesis, we are interested in the web of data and knowledge units that can be possibly discovered inside. The web of data can be considered as a very large graph consisting of connected RDF triple databases. An RDF triple, denoted as (subject, predicate, object), represents a relation (i.e. the predicate) existing between two resources (i.e. the subject and the object). Resources can belong to one or more classes, where a class aggregates resources sharing common characteristics. Thus, these RDF triple databases can be seen as interconnected knowledge bases. Most of the time, these knowledge bases are collaboratively built thanks to human users. This is particularly the case of DBpedia, a central knowledge base within the web of data, which encodes Wikipedia content in RDF format. DBpedia is built from two types of Wikipedia data: on the one hand, (semi-)structured data such as infoboxes, and, on the other hand, categories, which are thematic clusters of manually generated pages. However, the semantics of categories in DBpedia, that is, the reason a human agent has bundled resources, is rarely made explicit. In fact, considering a class, a software agent has access to the resources that are regrouped together, i.e. the class extension, but it generally does not have access to the ``reasons'' underlying such a cluster, i.e. it does not have the class intension. Considering a category as a class of resources, we aim at discovering an intensional description of the category. More precisely, given a class extension, we are searching for the related intension. The pair (extension, intension) which is produced provides the final definition and the implementation of classification-based reasoning for software agents. This can be expressed in terms of necessary and sufficient conditions: if x belongs to the class C, then x has the property P (necessary condition), and if x has the property P, then it belongs to the class C (sufficient condition). Two complementary data mining methods allow us to materialize the discovery of definitions, the search for association rules and the search for redescriptions. In this thesis, we first present a state of the art about association rules and redescriptions. Next, we propose an adaptation of each data mining method for the task of definition discovery. Then we detail a set of experiments applied to DBpedia, and we qualitatively and quantitatively compare the two approaches. Finally, we discuss how discovered definitions can be added to DBpedia to improve its quality in terms of consistency and completeness.Dans cette thèse, nous nous intéressons au web des données et aux ``connaissances'' que potentiellement il renferme. Le web des données se présente comme un très grand graphe constitué de bases de triplets RDF connectées entre elles. Un triplet RDF, dénoté (sujet, prédicat, objet), représente une relation (le prédicat) qui existe entre deux ressources (le sujet et l'objet). Les ressources peuvent appartenir à une ou plusieurs classes, où une classe regroupe des ressources partageant des caractéristiques communes. Ainsi, ces bases de triplets RDF peuvent être vues comme des bases de connaissances interconnectées. La plupart du temps ces bases de connaissances sont construites de manière collaborative par des utilisateurs. C'est notamment le cas de DBpedia, une base de connaissances centrale dans le web des données, qui encode le contenu de Wikipédia au format RDF. DBpedia est construite à partir de deux types de données de Wikipédia : d'une part, des données (semi-)structurées telles que les infoboxes et d'autre part les catégories, qui sont des regroupements thématiques de pages générés manuellement. Cependant, la sémantique des catégories dans DBpedia, c'est-à-dire la raison pour laquelle un agent humain a regroupé des ressources, n'est pas explicite. De fait, en considérant une classe, un agent logiciel a accès aux ressources qui y sont regroupées --- il dispose de la définition dite en extension --- mais il n'a généralement pas accès aux ``motifs'' de ce regroupement --- il ne dispose pas de la définition dite en intension. Dans cette thèse, nous cherchons à associer une définition à une catégorie en l'assimilant à une classe de ressources. Plus précisément, nous cherchons à associer une intension à une classe donnée en extension. La paire (extension, intension) produite va fournir la définition recherchée et va autoriser la mise en œuvre d'un raisonnement par classification pour un agent logiciel. Cela peut s'exprimer en termes de conditions nécessaires et suffisantes : si x appartient à la classe C, alors x a la propriété P (condition nécessaire), et si x a la propriété P, alors il appartient à la classe C (condition suffisante). Deux méthodes de fouille de données complémentaires nous permettent de matérialiser la découverte de définitions, la fouille de règles d'association et la fouille de redescriptions. Dans le mémoire, nous présentons d'abord un état de l'art sur les règles d'association et les redescriptions. Ensuite, nous proposons une adaptation de chacune des méthodes pour finaliser la tâche de découverte de définitions. Puis nous détaillons un ensemble d'expérimentations menées sur DBpedia, où nous comparons qualitativement et quantitativement les deux approches. Enfin les définitions découvertes peuvent potentiellement être ajoutées à DBpedia pour améliorer sa qualité en termes de cohérence et de complétud

Analyse et détermination de codes doublement orthogonaux pour décodage itératif

Codage -- Codes en blocs et codes convolutionnels -- La technique du codage turbo -- Codage doublement orthogonal -- Codes doublement orthogonaux de taux 1/2 au sens large -- Codes doublement orthogonaux de taux 1/2 au sens strict -- Codes en blocs doublement orthogonaux

Sur le décodage des codes turbo

Cinquante ans de Shannon aux Codes Turbo -- Concaténation parallèle -- Système de communication -- Codage convolutionnel récursif -- Entrelacement -- Modulation BPSK -- Les types de Canaux -- L'algorithme M.A.P. -- Le principe du maximum A Posteriori -- Notations et règle de décision -- L'algorithme MAP utilisé -- Quelques versions de l'algorithme MAP -- Décodage itératif (Turbo) -- Information extrinsèque -- Décodeur Turbo -- Terminaison du Treillis -- Les méthodes de Terminaison -- Suggestions pour des recherches futures