Identification with iterative nearest neighbors using domain knowledge

A new iterative and interactive algorithm called CSN (Classification by Successive Neighborhood) to be used in a complex descriptive objects identification approach is presented. Complex objects are those designed by experts within a knowledge base to describe taxa (monography species) and also real organisms (collection specimens). The algorithm consists of neighborhoods computations from an incremental basis of characters using a dissimilarity function which takes into account structures and values of the objects. A discriminant power function is combined with domain knowledge on the features set at each iteration. It is shown that CSN consistently outperforms methods such as identification trees and simplifies interactive classification processes comparatively to search for K-Nearest-Neighbors method

Recherche de concepts à partir de données arborescentes et imprécises

n this article, we propose a formalism (ASN) to deal with imprecise and structured data described with attributes and imprecise values. The ASN allow us to represente entities that are composed with parts and sub-parts ; values may be imprecise, unknown and the attributes may be not applicable. We can also take into account constraints that exist between the values of the attributes. We aim to find concepts from a set of entities described with ASN. Concepts are defined from an extension of the Galois lattice theory to deal with imprecise and structured data. To find concepts, we propose an incremental algorithm that compute a lattice concepts extracted from the Galois lattice where the too general concepts? in regard to a given criteria? are not computed.Dans cet article, nous proposons un formalisme de représentation de données structurées et imprécises, les Arborescences Symboliques Nuancées (ASN), qui est fondé sur la notion d'attribut-valeur. Les ASN nous permettent de représenter des entités composées de parties et sous-parties dont les caractéristiques peuvent être imprécises, inconnues ou bien inapplicables et prenant en compte les liens pouvant exister entre les valeurs des différentes caractéristiques. Nous nous intéressons à la recherche de concepts à partir d'un ensemble d'entités décrites par les ASN. La définition des concepts repose sur une extension des treillis de Galois au cas de données arborescentes et nuancées. Pour rechercher les concepts, nous présentons un algorithme incrémental permettant de calculer un treillis extrait du treillis de Galois en élagant les concepts trop généraux

Le systeme SICLA: Principes et architecture

Résumé disponible dans les fichiers attaché