| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Algorithme d'apprentissage pour inférer les paramètres de proaftn (PDF, 548 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Benabbou, L.; Rechercher : Guitouni, A.; Rechercher : Belacel, N. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Administrative Sciences Association of Canada Conference 2004 (ASAC 2004), June 5-8, 2004, Québec City, Québec, Canada |
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| Résumé | PROAFTN est une procédure de classification multicritère qui permet d'affecter directement les actions potentielles aux différentes classes. Dans ce travail nous proposons un algorithme d'apprentissage qui permettra d'ajuster automatiquement les paramètres de cette méthode. Cet algorithme fait appel aux outils de recherche locale et de méta-heuristique pour minimiser l'écart entre les résultats de classification obtenus par la méthode PROAFTN et ceux donnés à priori dans l'ensemble d'apprentissage. |
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| Date de publication | 2004 |
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| Dans | |
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| Langue | français |
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| Numéro du CNRC | CNRC 47128 |
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| Numéro NPARC | 9146107 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 4714c65a-9bfc-4a53-9055-7f14ec39cb0e |
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| Enregistrement créé | 2009-06-25 |
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| Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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