| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Data and knowledge visualization with virtual reality spaces, neural networks and rough sets: application to geophysical prospecting (PDF, 430 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Valdés, J.; Rechercher : Romero, E.; Rechercher : Gonzalez, R. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 2007 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2007), August 12-17, 2007, Orlando, Florida, USA |
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| Résumé | On emploie l'exploration visuelle des données avec des espaces de réalité virtuelle pour la représentation de données et de connaissances symboliques. Cette approche est illustrée avec des données tirées d'un cas de prospection géophysique comportant des classes floues partiellement définies. Pour comprendre la structure des données et des connaissances extraites sous forme de règles de production, on construit des espaces virtuels à discrimination maximale qui préservent la structure. On peut obtenir des représentations visuelles de qualité supérieure, au moyen de réseaux neuronaux discriminants non linéaires et de Samman. Des techniques d'approximation d'ensembles sont employées pour démontrer l'irréductibilité de l'ensemble d'attributs original et pour apprendre des connaissances symboliques. Des techniques de calcul en réseau sont utilisées pour construire des ensembles d'espaces de réalité virtuelle et pour évaluer le comportement de certains des paramètres des réseaux neuronaux qui contr&lent la qualité des environnements virtuels. On peut trouver plus facilement les propriétés générales des connaissances symboliques dans l'espace de réalité virtuelle, puisqu'on peut obtenir à la fois la prédiction d'objets inconnus pour la classe cible et une dérivation d'une fonction d'appartenance floue, à partir de l'espace de réalité virtuelle et des résultats des réseaux neuronaux. |
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| Date de publication | 2007 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 49297 |
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| Numéro NPARC | 8914066 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 2e465af5-6805-43bc-b9c5-20e4f32a17be |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-08-12 |
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