Génération d'indicateurs de maintenance par une approche semi-paramétrique et par une approche markovienne

National audienceLes stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupation particulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiques dépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés à l'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particuliers peut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender "cette signature" à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deux stratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégie consiste à utiliser des lois de dégradation non paramétriques. La deuxième stratégie consiste à utiliser une approche markovienne

Contributions aux Modèles de Markov Cachés : métaheuristiques d'apprentissage, nouveaux modèles et visualisation de dissimilarité

In this PhD thesis, we present many contributions aimed at the improvement on the utilization of hidden Markov Models (HMMs) in artificial intelligence systems. We considered three main objectives :improving HMM training, experimenting a new HMM and visualizing interaction among HMMs. In the first part, we propose, evaluate and compare many new adaptations of classic biomimetic meta-heuristics (genetic algorithms, API artificial ants algorithm, particle swarm optimization) applied to the problem of HMMs training. In the second part, we propose a new kind of HMM which we named symbols substitution hidden Markov models (SSHMMs). A SSHMM allows an expert to incorporate a priori knowledge in the training and the recognition tasks. First experiments with such models show that SSHMMs are of great interests at least for images learning and recognition. In the third part,we propose a new visualization technique to tackle dissimilarity. This technique, which we named the pseudo-euclidean scatterplots matrix (PESM), allows a better understanding of interaction betweenHMMs. This PESM is built from techniques which we named indefinite kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, our research concludes with the description of the HMMTK software librarydeveloped along this work. The library integrates parallelization mechanisms and algorithms developed during the thesis.Dans ce travail de thèse, nous présentons plusieurs contributions visant à améliorer l'utilisation des modèles de Markov cachés (MMC) dans les systèmes d'intelligence artificielle. Nous nous sommes concentrés sur trois objectifs : l'amélioration de l'apprentissage de MMC, l'expérimentation d'un nouveau type de MMC et la visualisation de dissimilarité pour mieux comprendre les interactions entre MMC. Dans la première partie, nous proposons, évaluons et comparons plusieurs nouvelles applicationsde métaheuristiques biomimétiques classiques (les algorithmes génétiques, l'algorithme de fourmis artificielles API et l'optimisation par essaim particulaire) au problème de l'apprentissage de MMC. Dans ladeuxième partie, nous proposons un nouveau type de modèle de Markov caché, appelé modèle Markov caché à substitutions de symboles (MMCSS). Un MMCSS permet d'incorporer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage et de reconnaissance. Les premières expérimentations de ces modèles sur des images démontrent leur intérêt. Dans la troisième partie, nous proposons une nouvelle méthode de représentation de dissimilarité appelée matrice de scatterplots pseudo-euclidienne (MSPE), permettant de mieux comprendre les interactions entre des MMC. Cette MSPE est construite à partird'une technique que nous nommons analyse en composantes principales à noyau indéfini (ACPNI). Nous terminons par la présentation de la bibliothèque HMMTK, développée au cours de ce travail. Cette dernière intègre des mécanismes de parallélisation et les algorithmes développés au cours de la thèse

Contributions aux modèles de Markov cachés (métaheuristiques d'apprentissage, nouveaux modèles et visualisation de dissimilarité)

In this PhD thesis, we present many contributions aimed at the improvement on the utilization of hidden Markov Models (HMMs) in artificial intelligence systems. We considered three main objectives : improving HMM training, experimenting a new HMM and visualizing interaction among HMMs. In the first part, we propose, evaluate and compare many new adaptations of classic biomimetic metaheuristics (genetic algorithms, API artificial ants algorithm, particle swarm optimization) applied to the problem of HMMs training. In the second part, we propose a new kind of HMM which we named symbols substitution hidden Markov models (SSHMMs). A SSHMM allows an expert to incorporate \textit {a priori} knowledge in the training and the recognition tasks. First experiments with such models show that SSHMMs are of great interests at least for images learning and recognition. In the third part, we propose a new visualization technique to tackle dissimilarity. This technique, which we named the pseudo-euclidean scatterplots matrix (PESM), allows a better understanding of interaction between HMMs. This PESM is built from techniques which we named indefinite kernel principal component analysis (IKPCA). Finally, our research concludes with the description of the HMMTK software library developed along this work. The library integrates parallelization mechanisms and algorithms developed during the thesis.Dans ce travail de thèse, nous présentons plusieurs contributions visant à améliorer l'utilisation des modèles de Markov cachés (MMC) dans les systèmes d'intelligence artificielle. Nous nous sommes concentrés sur trois objectifs : l'amélioration de l'apprentissage de MMC, l'expérimentation d'un nouveau type de MMC et la visualisation de dissimilarité pour mieux comprendre les interactions entre MMC. Dans la première partie, nous proposons, évaluons et comparons plusieurs nouvelles applications de métaheuristiques iomimétiques classiques (les algorithmes génétiques, l'algorithme de fourmis artificielles API et l'optimisation par essaim particulaire) au problème de l'apprentissage de MMC. Dans la deuxième partie, nous proposons un nouveau type de modèle de Markov caché, appelé modèle Markov caché à substitutions de symboles (MMCSS). Un MMCSS permet d'incorporer des connaissances \textit{a priori} dans le processus d'apprentissage et de reconnaissance. Les premières expérimentations de ces modèles sur des images démontrent leur intérêt. Dans la troisième partie, nous proposons une nouvelle méthode de représentation de dissimilarité appelée matrice de \textit scatterplots} pseudo-euclidienne (MSPE), permettant de mieux comprendre les interactions entre des MMC. Cette MSPE est construite à partir d'une technique que nous nommons analyse en composantes principales à noyau indéfini (ACPNI). Nous terminons par la résentation de la bibliothèque HMMTK, développée au cours de ce travail. Cette dernière intègre des mécanismes de parallélisation et les algorithmes développés au cours de la thèse.TOURS-BU Sciences Pharmacie (372612104) / SudocTOURS-Polytech'Informat.Product. (372612209) / SudocSudocFranceF

Nature Inspires New Algorithms

International audienceNature modeling is a leading trend in optimization methods. While genetic algorithms, ant-based methods, and particle swarm optimization are well-known examples, there is a continuous emergence of new algorithms inspired by nature. In this chapter, we give a short overview of the most recent promising new algorithms

Reducing the loss of contrast for textual information in a web page for dichromat users

International audienc

Hidden Markov models training using population based metaheuristics

In this chapter, we consider the issue of Hidden Markov Model (HMM) training. First, HMMs are introduced and then we focus on the particular HMM training problem. We emphasize the difficulty of this problem and present various criteria that can be considered.Many different adaptations of metaheuristics have been used but, until now, few extensive comparisons have been performed for this problem. We propose to compare three population-based metaheuristics (genetic algorithm, ant algorithm and particle swarm optimization) with and without the help of a local optimizer. These algorithms make use of solutions that can be explored in three different kinds of search space (a constrained space, a discrete space and a vector space). We study these algorithms from both a theoretical and an experimental perspective: parameter settings are fully studied on a reduced set of data and the performances of algorithms are compared on different sets of real data