| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Virtual Reality Spaces for Visual Data Mining with Multiobjective Evolutionary Optimization: Implicit and Explicit Function Representations Mixing Unsupervised and Supervised Properties (PDF, 715 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Valdés, Julio; Rechercher : Barton, Alan |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 2006 IEEE Congress of Evolutionary Computation (CEC 2006), July 16-21, 2006, Vancouver, British Columbia, Canada |
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| Résumé | L'optimisation à objectifs multiples est utilisée pour le calcul d'espaces de réalité virtuelle pour l'exploration de données visuelles et la découverte de connaissances. Deux méthodes de calcul de nouveaux espaces font l'objet des discussions : les représentations implicites et explicites de fonctions. Dans les représentations implicites, les images des objets sont calculés directement. Dans les représentations explicites, on obtient des approximations universelles des fonctions (des réseaux neuronaux). On présente les avantages et les inconvénients de chaque démarche ainsi que le caractère complémentaire de chacune. L'algorithme NSGA-II sert au calcul des espaces nécessaires pour minimiser deux objectifs : une mesure de la perte de la structure des similarités (erreur de Sammon) et une erreur de classification (erreur de validation croisée moyenne dans un classificateur k-nn). Deux exemples faisant appel à des solutions d'après des approximations du front de Pareto sont présentés : expressions génétiques de la maladie d'Alzheimer et champs géophysiques pour la prospection de cavernes. Cette démarche produit, sur le plan des fonctions, des caractéristiques non linéaires générales et peut servir dans le cas de problèmes non orientés nécessairement vers la construction de représentations de données visuelles. |
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| Date de publication | 2006 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48507 |
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| Numéro NPARC | 8913127 |
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| Identificateur de l’enregistrement | df4c8d02-60f3-42aa-951d-93c8d69b0a07 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-10-09 |
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