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Une méthode possibiliste de discrimination adaptée aux classes de forme complexe

A possibilistic discrimination method adapted to classes of complex shape
Arnaud Devillez, Patrice Billaudel et Gérard Villermain Lecolier

Résumés

Notre équipe travaille sur la classification de données provenant des secteurs industriels et médicaux, dans le but de développer des systèmes de diagnostic et d'aide à la décision. Dans cet article, nous proposons une modification de la méthode floue du "pattern matching", pour classer des données comportant des classes de forme complexe. Nous décrivons la méthode de base avant de montrer ses limites, lorsque les classes ne sont pas convexes. Ensuite, nous en proposons une amélioration par l'introduction d'une approche multi-prototype. Nous présentons un exemple industriel, qui consiste à trier automatiquement des bouteilles plastiques en vue de leur recyclage. Enfin, nous comparons les résultats obtenus par cette méthode avec ceux donnés par la méthode floue des k-plus proches voisins, sur trois types de données : bouteilles plastiques, iris et formes d'ondes.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Arnaud Devillez, Patrice Billaudel et Gérard Villermain Lecolier, « Une méthode possibiliste de discrimination adaptée aux classes de forme complexe »Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 147 | Automne 1999, mis en ligne le 10 février 2006, consulté le 14 juin 2021. URL : http://journals.openedition.org/msh/2800 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.2800

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