Using Answer Set Programming for pattern mining

Serial pattern mining consists in extracting the frequent sequential patterns from a unique sequence of itemsets. This paper explores the ability of a declarative language, such as Answer Set Programming (ASP), to solve this issue efficiently. We propose several ASP implementations of the frequent sequential pattern mining task: a non-incremental and an incremental resolution. The results show that the incremental resolution is more efficient than the non-incremental one, but both ASP programs are less efficient than dedicated algorithms. Nonetheless, this approach can be seen as a first step toward a generic framework for sequential pattern mining with constraints.Comment: Intelligence Artificielle Fondamentale (2014

Échantillonnage progressif guidé pour stabiliser la courbe d'apprentissage

National audienceL'un des enjeux de l'apprentissage artificiel est de pouvoir fonctionner avec des volumes de données toujours plus grands. Bien qu'il soit généralement admis que plus un ensemble d'apprentissage est large et plus les résultats sont performants, il existe des limites à la masse d'informations qu'un algorithme d'apprentissage peut manipuler. Pour résoudre ce problème, nous proposons d'améliorer la méthode d'échantillonnage progressif en guidant la construction d'un ensemble d'apprentissage réduit à partir d'un large ensemble de données. L'apprentissage à partir de l'ensemble réduit doit conduire à des performances similaires à l'apprentissage effectué avec l'ensemble complet. Le guidage de l'échantillonnage s'appuie sur une connaissance a priori qui accélère la convergence de l'algorithme. Cette approche présente trois avantages : 1) l'ensemble d'apprentissage réduit est composé des cas les plus représentatifs de l'ensemble complet; 2) la courbe d'apprentissage est stabilisée; 3) la détection de convergence est accélérée. L'application de cette méthode à des données classiques et à des données provenant d'unités de soins intensifs révèle qu'il est possible de réduire de façon significative un ensemble d'apprentissage sans diminuer la performance de l'apprentissage

Learning rules from multisource data for cardiac monitoring

International audienceThis paper formalises the concept of learning symbolic rules from multisource data in a cardiac monitoring context. Our sources, electrocardiograms and arterial blood pressure measures, describe cardiac behaviours from different viewpoints. To learn interpretable rules, we use an Inductive Logic Programming (ILP) method. We develop an original strategy to cope with the dimensionality issues caused by using this ILP technique on a rich multisource language. The results show that our method greatly improves the feasibility and the efficiency of the process while staying accurate. They also confirm the benefits of using multiple sources to improve the diagnosis of cardiac arrhythmias

Pilotage d'algorithmes pour un diagnostic médical robuste en cardiologie

Dans un environnement clinique, les systèmes de monitoring médical sont soumis à diverses sources de bruit qui conduisent à la détection d'informations non pertinentes voire erronées, et vont empêcher un diagnostic médical fiable. Pour répondre à ce problème, nous proposons d'intégrer un pilote d'algorithmes à un système de monitoring cardiaque. Grâce à l'analyse du bruit de ligne et du contexte pathologique (état du patient), le pilote modifie en ligne la ch aîne de traitement pour ne baser le diagnostic médical que sur des informations fiables (non bruitées) et strictement nécessaires. Pour valider notre approche nous avons testé le système avec des signaux pathologiques bruités typiques de situations cliniques. Les résultats de ces tests montrent l'intérêt et la faisabilité d'une telle approche

Self-adaptive web intrusion detection system

The evolution of the web server contents and the emergence of new kinds of intrusions make necessary the adaptation of the intrusion detection systems (IDS). Nowadays, the adaptation of the IDS requires manual -- tedious and unreactive -- actions from system administrators. In this paper, we present a self-adaptive intrusion detection system which relies on a set of local model-based diagnosers. The redundancy of diagnoses is exploited, online, by a meta-diagnoser to check the consistency of computed partial diagnoses, and to trigger the adaptation of defective diagnoser models (or signatures) in case of inconsistency. This system is applied to the intrusion detection from a stream of HTTP requests. Our results show that our system 1) detects intrusion occurrences sensitively and precisely, 2) accurately self-adapts diagnoser model, thus improving its detection accuracy

Kardio and Calicot: a comparison of two cardiac arrhythmia classifiers

proceedings on line : http://www.cs.ru.nl/~peterl/mbqr-aime03.pdfThis paper gives a comparison of two different systems that induce cardiac arrhythmia rules by symbolic learning: Kardio and Calicot. In particular, it proposes a detailed methodology to compare them and gives some results of this comparison

Apprentissage d'arbre de décision pour le pilotage en ligne d'algorithmes de détection sur les électrocardiogrammes

National audienceLe nombre d'algorithmes de traitement du signal (compression, reconnaissance des formes, etc.) grandit progressivement ce qui rend de plus en plus difficile le choix de l'algorithme le plus adapté à une tâche particulière. Ceci est particulièrement vrai pour l'analyse automatique des électrocardiogrammes (ECG) notamment pour la détection des complexes QRS. Bien que chaque algorithme de la littérature se comporte de manière satisfaisante dans des situations normales, il existe des contextes où un algorithme est plus adapté que les autres, notamment en présence de bruit. Nous proposons une méthode de sélection qui choisit, en ligne, l'algorithme le plus adapté au contexte courant du signal à traiter. Les règles de sélection sont acquises par arbre de décision sur les résultats de performance de 7 algorithmes testés dans 130 contextes différents. Les résultats montrent la supériorité de l'approche proposée sur les algorithmes utilisés séparément. En outre, les performances des règles de sélection apprises sont très proches de celles des règles acquises par expertise, ce qui conforte notre approche

Pilotage d'algorithmes pour un diagnostic médical robuste en cardiologie

Dans un environnement clinique, les systèmes de monitoring médical sont soumis à diverses sources de bruit qui conduisent à la détection d'informations non pertinentes voire erronées, et vont empêcher un diagnostic médical fiable. Pour répondre à ce problème, nous proposons d'intégrer un pilote d'algorithmes à un système de monitoring cardiaque. Grâce à l'analyse du bruit de ligne et du contexte pathologique (état du patient), le pilote modifie en ligne la ch aîne de traitement pour ne baser le diagnostic médical que sur des informations fiables (non bruitées) et strictement nécessaires. Pour valider notre approche nous avons testé le système avec des signaux pathologiques bruités typiques de situations cliniques. Les résultats de ces tests montrent l'intérêt et la faisabilité d'une telle approche

Intelligent adaptive monitoring for cardiac surveillance

International audienceMonitoring patients in intensive care units is a critical task. Simple condition detection is generally insufficient to diagnose a patient and may generate many false alarms to the clinician operator. Deeper knowledge is needed to discriminate among alarms those that necessitate urgent therapeutic action. We propose an intelligent monitoring system that makes use of many artificial intelligence techniques: artificial neural networks for temporal abstraction, temporal reasoning, model based diagnosis, decision rule based system for adaptivity and machine learning for knowledge acquisition. To tackle the difficulty of taking context change into account, we introduce a pilot aiming at adapting the system behavior by reconfiguring or tuning the parameters of the system modules. A prototype has been implemented and is currently experimented and evaluated. Some results, showing the benefits of the approach, are given

Incremental mining of frequent sequences from a window sliding over a stream of itemsets

National audienceWe introduce the problem of mining frequent sequences in a window sliding over a stream of itemsets. To address this problem, we present a complete and correct incremental algorithm based on a representation of frequent sequences inspired by the PSP algorithm and a method for counting the minimal occurrences of a sequence. The experiments were conducted on simulated data and on real instantaneous power consumption data. The results show that our incremental algorithm significantly improves the computation time compared to a non-incremental approach