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Une nouvelle approche basée sur le treillis de Galois, pour l'apprentissage de concepts

Engelbert Mephu Nguifo (1993)

Mathématiques et Sciences Humaines

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L'apprentissage automatique à partir d'exemples consiste généralement à caractériser un ensemble d'objets dénotant un concept. Nous avons développé deux méthodes d'apprentissage symbolique, LEGAL et LEGAL-E, qui s'appuient sur le même modèle d'apprentissage, et utilisent une technique de généralisation descendante, basée sur la logique des propositions et sur la structure de treillis de Galois, pour produire un ensemble de descriptions structurées et ordonnées. Elles diffèrent dans leur...

Recherche de concepts à partir de données arborescentes et imprécises

Régis Girard, Henri Ralambondrainy (1999)

Mathématiques et Sciences Humaines

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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...

Les termes : un modèle algébrique de représentation et de structuration de données symboliques

Marie-Catherine Daniel-Vatonne, Colin de la Higuera (1993)

Mathématiques et Sciences Humaines

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Nos travaux se situent dans le cadre de l'analyse conceptuelle des données. Notre objectif est de généraliser les représentations par variables binaires ou nominales en y adjoignant la modélisation de structures internes. Le problème est de ne pas perdre en complexité algorithmique ce qui est gagné en puissance de représentation. Selon ces considérations, décrire les données et des classes de données par des structures arborescentes semble un bon compromis. Le système de représentation...