Classification de données par algorithmes évolutionnistes
Simulations et applications en traitement d'images
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La classification de données se fait de plus en plus présente en représentation des connaissances. Il s agit de regrouper en une même classe différents éléments porteurs d une information a peu près similaire. Ainsi, l information totale est représentée par de grands ensembles (les classes) et non plus par les nombreux sous ensembles. Les résultats de l opération de classification seront ensuite facilement exploitables dans une phase d interprétation de données. Cet ouvrage se veut une introduction à la classification de données par approche évolutionniste. Il décrit quelques...
La classification de données se fait de plus en plus présente en représentation des connaissances. Il s agit de regrouper en une même classe différents éléments porteurs d une information a peu près similaire. Ainsi, l information totale est représentée par de grands ensembles (les classes) et non plus par les nombreux sous ensembles. Les résultats de l opération de classification seront ensuite facilement exploitables dans une phase d interprétation de données. Cet ouvrage se veut une introduction à la classification de données par approche évolutionniste. Il décrit quelques problèmes posés en classification de données. Ces problèmes se ramènent à une optimisation des critères. Les solutions présentées font appel aux méthodes évolutionnistes : algorithmes génétiques et stratégies d évolution. Le choix de ces méthodes est basé sur certains avantages par rapport aux différentes méthodes classiques d optimisation. Les méthodes de classification trouvent un champ d application très vaste en traitement d images. Ce livre présente quelques notions sur l image ainsi que quelques exemples d application de l approche évolutionniste à la classification des images numériques.
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