Automatic Generation of CHR Constraint Solvers

In this paper, we present a framework for automatic generation of CHR solvers given the logical specification of the constraints. This approach takes advantage of the power of tabled resolution for constraint logic programming, in order to check the validity of the rules. Compared to previous works where different methods for automatic generation of constraint solvers have been proposed, our approach enables the generation of more expressive rules (even recursive and splitting rules) that can be used directly as CHR solvers.Comment: to be published in Theory and Practice of Logic Programming, 16 pages, 2 figure

Representing and Reasoning on Conceptual Queries Over Image Databases

The problem of content management of multimedia data types (e.g., image, video, graphics) is becoming increasingly important with the development of advanced multimedia applications. Traditional database management systems are inadequate for the handling of such data types. They require new techniques for query formulation, retrieval, evaluation, and navigation. In this paper we develop a knowledge-based framework for modeling and retrieving image data by content. To represent the various aspects of an image object's characteristics, we propose a model which consists of three layers: (1) Feature and Content Layer, intended to contain image visual features such as contours, shapes,etc.; (2) Object Layer, which provides the (conceptual) content dimension of images; and (3) Schema Layer, which contains the structured abstractions of images, i.e., a general schema about the classes of objects represented in the object layer. We propose two abstract languages on the basis of description logics: one for describing knowledge of the object and schema layers, and the other, more expressive, for making queries. Queries can refer to the form dimension (i.e., information of the Feature and Content Layer) or to the content dimension (i.e., information of the Object Layer). These languages employ a variable free notation, and they are well suited for the design, verification and complexity analysis of algorithms. As the amount of information contained in the previous layers may be huge and operations performed at the Feature and Content Layer are time-consuming, resorting to the use of materialized views to process and optimize queries may be extremely useful. For that, we propose a formal framework for testing containment of a query in a view expressed in our query language. The algorithm we propose is sound and complete and relatively efficient.This is an extended version of the article in: Eleventh International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems, Warsaw, Poland, 1999

Scoring Message Stream Anomalies in Railway Communication Systems

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Scoring Message Stream Anomalies in Railway Communication Systems

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Extraction sous Contraintes d'Ensembles de Cliques Homogènes

Document sur site LIRIS : http://liris.cnrs.fr/Documents/Liris-4915.pdfNational audienceNous proposons une méthode de fouille de données sur des graphes ayant un ensemble d'étiquettes associé à chaque sommet. Une application est, par exemple, d'analyser un réseau social de chercheurs co-auteurs lorsque des étiquettes précisent les conférences dans lesquelles ils publient.Nous définissons l'extraction sous contraintes d'ensembles de cliques tel que chaque sommet des cliques impliquées partage suffisamment d'étiquettes. Nous proposons une méthode pour calculer tous les Ensembles Maximaux de Cliques dits Homogènes qui satisfont une conjonction de contraintes fixée par l'analyste et concernant le nombre de cliques séparées, la taille des cliques ainsi que le nombre d'étiquettes partagées. Les expérimentations montrent que l'approche fonctionne sur de grands graphes construits à partir de données réelles et permet la mise en évidence de structures intéressantes

Monitoring of Tectonic Deformation by Mining Satellite Image Time Series

National audienceCet article présente une nouvelle approche pour l'analyse de séries d'images satellite InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) et son application au monitoring de fluage le long d'une faille sismique active majeure. Les données InSAR permettent de mesurer les déformations du sol entre deux dates sur de grandes zones géographiques, mais la précision des mesures reste limitée par le bruit du aux variations en temps et en espace des conditions atmosphériques. L'approche proposée combine des techniques d'analyse d'images satellite et des techniques de fouille de données. Elle permet de traiter des séries d'images satellite InSAR de façon non supervisée, même avec des conditions atmosphériques variables, et fournit aux experts des cartes d'évolutions décrivant les déformations du sol. Des résultats expérimentaux sur une série d'images ENVISAT de la faille de Haiyuan (zone Nord-Est du plateau tibétain) sont présentés. Les cartes obtenues montrent un glissement asismique continu superficiel le long d'une portion de la faille, ce qui est consistant avec les modèles géophysiques actuels

Subspace Clustering for all Seasons

International audienceSubspace clustering is recognized as a more general and difficult task than standard clustering since it requires to identify not only objects sharing similar feature values but also the various subspaces where these similarities appear. Many approaches have been investigated for subspace clustering in the literature using various clustering paradigms. In this paper, we present Chameleoclust, an evolutionary subspace clustering algorithm that incorporates a genome having an evolvable structure. The genome is a coarse grained genome defined as a list of tuples (the "genes"),each tuple containing numbers. These tuples are mapped at the phenotype level to denote core point locations in different dimensions, which are then used to collectively build the subspace clusters, by grouping the data around the core points. The algorithm has been assessed using a reference framework for subspace clustering evaluation, and compared to state-of-the-art algorithms on both real and synthetic datasets. The results obtained with the Chameleoclust algorithm show that evolution of evolution, through an evolvable genome structure, is usefull to solve a difficult problem such as subspace clustering

Approximation du score CFOF de détection d’anomalie dans un arbre d’indexation iSAX : Application au contexte SI de la SNCF

National audienceLa finalité de notre travail est la détection des anomalies dans les traces de fonctionnement de l'infrastructure de communication du Système d'Information (SI) de la SNCF. Deux techniques récentes et indépendantes semblentparticulì erement appropriées dans notre cas. Il s'agit d'une part du stockage et de l'indexation de séries temporelles dans un arbre appelé arbre iSAX, et d'autre part d'un score de détection d'anomalie nommé CFOF dont la robustesse au phénomène de concentration en haute dimension a ´ etéetéétablie de façon formelle. Dans cet article nous montrons qu'il est possible d'utiliser la structuration des in-formations dans l'arbre iSAX pour déterminer rapidement une approximation du score CFOF. La valeur obtenue est proche du score exact sur des données synthétiques et réelles. Les premiers retours d'expertises in-diquent que la méthode semble pertinente pour le déclenchement d'alarmes sur les données issues de trace d'activité du SI de la SNCF

EvoMove: Evolutionary-based living musical companion

International audienceThe EvoMove system is a motion-based musical companion that relies on a commensal computing scheme. The system relies on wireless sensors to detect dancer moves. The sensor information is sent to KymeroClust, an evolutionary algorithm that identifies and maintains a clustering model of the move categories. The system uses this information to play audio samples according to the detected categories. These categories are not predefined, but are built dynamically by clustering the stream of data coming from the motion sensors. The EvoMove system has been tested by different users and subjective promising experiences are reported

Detecting Anomalies over Message Streams in Railway Communication Systems

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