ARCHITECTURE MODULAIRE POUR LA CONCEPTION DE SYSTEMES EXPERTS D'ASSISTANCE A LA MODELISATION MATHEMATIQUE PDF Download
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CETTE THESE S'INSCRIT DANS LE DOMAINE DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE APPLIQUEE AU PROBLEME DE LA MODELISATION DE SYSTEMES DYNAMIQUES. NOUS DECRIVONS L'ARCHITECTURE D'UN GENERATEUR DE SYSTEMES EXPERTS D'AIDE A LA MODELISATION: SAMMED, BASE SUR UNE REPRESENTATION CENTREE-OBJET (SHIRKA). NOTRE OBJECTIF EST DE FOURNIR UNE REELLE ASSISTANCE AU COURS DE PROCESSUS DE MODELISATION. DANS CETTE OPTIQUE NOUS PROPOSONS UNE METHODOLOGIE DE MODELISATION PRECONISANT L'EMPLOI DE MODELES DE NATURES DIFFERENTS ET DE NIVEAUX D'ABSTRACTION CROISSANTS, DU QUALITATIF VERS LE QUANTITATIF VIA LE MODELE STRUCTUREL. UNE ANALYSE DE L'ACTIVITE DE L'UTILISATEUR NON-EXPERT NOUS A PERMIS DE SPECIFIER L'ARCHITECTURE DU SAMMED PRENANT EN COMPTE LES BESOINS EN TERME DE CONNAISSANCES DE L'UTILISATEUR. L'ARCHITECTURE DU SYSTEME EST MODULAIRE, ELLE EST CONSTITUEE PRINCIPALEMENT D'UN MODULE DE CONNAISSANCE STRUCTURE EN PLUSIEURS NIVEAUX, D'UN MODULE D'ASSISTANCE AXE SUR LE CONCEPT DE TACHE ET DE MODULES EXTERIEURS (BIBLIOTHEQUES SCIENTIFIQUES). LA PRISE EN COMPTE DE L'UTILISATEUR LORS DE LA CONCEPTION DE LA BASE DE CONNAISSANCE SE TRADUIT PAR LA PRESENCE DE TACHES NON-EXPERTES DE RECHERCHE D'INFORMATION AINSI QUE DE CRITERES DE CLASSIFICATION DE CONCEPTS SELON UN POINT DE VUE NON-EXPERT. UN EXEMPLE D'APPLICATION DE SAMMED EST DONNE, OU NOUS PRESENTONS EDORA UN SYSTEME D'AIDE A LA MODELISATION EN BIOLOGIE. CEPENDANT, UN SYSTEME INTELLIGENT D'ASSISTANCE DEVRAIT AUSSI PERMETTRE L'ACQUISITION PAR L'UTILISATEUR D'UN SAVOIR SUPPLEMENTAIRE AU COURS DE L'INTERACTION. NOUS PRESENTONS LES CONCEPTS DE BASE D'UN MODELE DE TACHE DONT LE BUT EST D'ASSURER L'APPRENTISSAGE DE L'UTILISATEUR PAR L'ACTION. L'INTEGRATION D'UN MODELE D'APPRENTISSAGE AU SEIN DU SYSTEME EXPERT DEVRAIT PERMETTRE LA CONCEPTION DE SYSTEMES PERFORMANTS D'ASSISTANCE
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CETTE THESE S'INSCRIT DANS LE DOMAINE DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE APPLIQUEE AU PROBLEME DE LA MODELISATION DE SYSTEMES DYNAMIQUES. NOUS DECRIVONS L'ARCHITECTURE D'UN GENERATEUR DE SYSTEMES EXPERTS D'AIDE A LA MODELISATION: SAMMED, BASE SUR UNE REPRESENTATION CENTREE-OBJET (SHIRKA). NOTRE OBJECTIF EST DE FOURNIR UNE REELLE ASSISTANCE AU COURS DE PROCESSUS DE MODELISATION. DANS CETTE OPTIQUE NOUS PROPOSONS UNE METHODOLOGIE DE MODELISATION PRECONISANT L'EMPLOI DE MODELES DE NATURES DIFFERENTS ET DE NIVEAUX D'ABSTRACTION CROISSANTS, DU QUALITATIF VERS LE QUANTITATIF VIA LE MODELE STRUCTUREL. UNE ANALYSE DE L'ACTIVITE DE L'UTILISATEUR NON-EXPERT NOUS A PERMIS DE SPECIFIER L'ARCHITECTURE DU SAMMED PRENANT EN COMPTE LES BESOINS EN TERME DE CONNAISSANCES DE L'UTILISATEUR. L'ARCHITECTURE DU SYSTEME EST MODULAIRE, ELLE EST CONSTITUEE PRINCIPALEMENT D'UN MODULE DE CONNAISSANCE STRUCTURE EN PLUSIEURS NIVEAUX, D'UN MODULE D'ASSISTANCE AXE SUR LE CONCEPT DE TACHE ET DE MODULES EXTERIEURS (BIBLIOTHEQUES SCIENTIFIQUES). LA PRISE EN COMPTE DE L'UTILISATEUR LORS DE LA CONCEPTION DE LA BASE DE CONNAISSANCE SE TRADUIT PAR LA PRESENCE DE TACHES NON-EXPERTES DE RECHERCHE D'INFORMATION AINSI QUE DE CRITERES DE CLASSIFICATION DE CONCEPTS SELON UN POINT DE VUE NON-EXPERT. UN EXEMPLE D'APPLICATION DE SAMMED EST DONNE, OU NOUS PRESENTONS EDORA UN SYSTEME D'AIDE A LA MODELISATION EN BIOLOGIE. CEPENDANT, UN SYSTEME INTELLIGENT D'ASSISTANCE DEVRAIT AUSSI PERMETTRE L'ACQUISITION PAR L'UTILISATEUR D'UN SAVOIR SUPPLEMENTAIRE AU COURS DE L'INTERACTION. NOUS PRESENTONS LES CONCEPTS DE BASE D'UN MODELE DE TACHE DONT LE BUT EST D'ASSURER L'APPRENTISSAGE DE L'UTILISATEUR PAR L'ACTION. L'INTEGRATION D'UN MODELE D'APPRENTISSAGE AU SEIN DU SYSTEME EXPERT DEVRAIT PERMETTRE LA CONCEPTION DE SYSTEMES PERFORMANTS D'ASSISTANCE
Author: Jie Zhang Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages :
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LORSQUE LES SYSTEMES EXPERTS ABORDENT DES DOMAINES D'APPLICATION TRES COMPLEXES, L'ORGANISATION D'UN SYSTEME EXPERT SOUS FORME D'UNE BASE DE CONNAISSANCES, D'UNE MEMOIRE DE TRAVAIL ET UN MECANISME D'INFERENCE, AUSSI PUISSANT SOIENT-ILS, DEVIENT INSUFFISANTE. DE TELLES APPLICATIONS FONT SOUVENT INTERVENIR UNE EXPERTISE HETEROGENE PROVENANT DE PLUSIEURS EXPERTS DANS DIFFERENTS DOMAINES. LES TECHNIQUES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DISTRIBUEE COMME CELLES DES SYSTEMES MULTI-EXPERTS, SONT NEES DE LA NECESSITE DE DEVELOPPER CES APPLICATIONS. DANS CE MEMOIRE, NOUS PRESENTONS UN OUTIL BASE SUR LE GENERATEUR DE SYSTEMES EXPERTS SUPER, QUI PERMET DE DEVELOPPER UNE ARCHITECTURE MULTI-EXPERT POUR REPONDRE A LA DEMANDE DE TELLES APPLICATIONS COMPLEXES. NOTRE DEMARCHE A CONSISTE A DISTRIBUER LE TRAVAIL EN PLUSIEURS SYSTEMES EXPERTS, CHAQUE SYSTEME EXPERT POSSEDANT SA PROPRE BASE DE CONNAISSANCES, SA PROPRE BASE DE FAITS ET SON PROPRE MOTEUR D'INFERENCE. UNE STRUCTURATION EN RESEAU DE BASES DE CONNAISSANCES EST PROPOSEE POUR ASSURER LA COHERENCE GLOBALE DU SYSTEME ET UNE STRATEGIE DE RESOLUTION EFFICACE. LES SYSTEMES EXPERTS PEUVENT COMMUNIQUER ENTRE EUX PAR ENVOI DE MESSAGES, ET S'ASSISTER PAR L'ECHANGE DES INFORMATIONS. DIFFERENTES STRATEGIES DE CONTROLE DU SYSTEME QUI PERMETTENT LE SUIVI DE PROCESSUS DYNAMIQUE SONT DECRITES DANS CE MEMOIRE. UN ELEMENT CONSIDERE COMME IMPORTANT DANS CE TRAVAIL, EST LE TEMPS DE REPONSE DU SYSTEME. NOUS PRESENTONS EGALEMENT DANS CE MEMOIRE UNE APPLICATION DE L'OUTIL DEVELOPPE POUR REALISER UN SYSTEME DE DIAGNOSTIC AUTOMOBILE. CETTE APPLICATION EST REALISEE DANS LE CADRE DU PROJET EUREKA-PROMETHEUS
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A partir d'une comparaison des paradigmes symbolique et connexionniste, et d'une réflexion sur le concept d'expertise basée sur des résultats de psychologie cognitive, nous présentons une approche hybride de la modélisation de l'expertise. Cette approche amène à développer des systèmes experts hybrides, un système hybride étant un système global composé de plusieurs modules en interaction, modules qui utilisent, acquièrent, et produisent des connaissances de formes différentes. Elle nous a conduit à développer un générateur de systèmes experts hybrides symbolico-connexionnistes appelé synhesys. Un système expert hybride généré à partir de synhesys combine des techniques de l'IA symbolique et du connexionnisme. Il est principalement composé d'un module connexionniste qui est un réseau incremental à base de prototypes ou d'hyperrectangles. Ces modules peuvent interagir, ou bien en cours de prise de décision ou d'établissement de diagnostic, ou bien au cours de transferts de connaissances : par compilation ou extraction de règles.
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L'OBJECTIF GENERAL DE NOTRE TRAVAIL A ETE DE DEVELOPPER UNE METHODE DE STRUCTURATION DES CONNAISSANCES PROCEDURALES MISES EN UVRE LORS DE LA MODELISATION DE BIOPROCEDES. CE MODELE COGNITIF PERMET LA REALISATION D'UN SYSTEME INFORMATIQUE D'AIDE A LA MODELISATION. DANS UNE PREMIERE PARTIE, NOUS DEVELOPPONS LA METHODOLOGIE SUIVIE POUR EFFECTUER L'EXTRACTION DU SAVOIR FAIRE D'UN EXPERT EN MODELISATION. NOUS PRESENTONS L'EXPERTISE OBTENUE AINSI QU'UNE DESCRIPTION DE LA PROCEDURE DE MODELISATION ET LES ELEMENTS CINETIQUES UTILISES. DANS UNE DEUXIEME PARTIE NOUS PROPOSONS LA STRUCTURE D'UN SYSTEME HYBRIDE COMPOSE D'UN SYSTEME EXPERT CONTENANT LE SAVOIR FAIRE EN CONSTRUCTION DE MODELES ET DE PLUSIEURS RESEAUX DE NEURONES INTEGRANT LES CONNAISSANCES NECESSAIRES A LA CLASSIFICATION DES COURBES CINETIQUES. LA TROISIEME PARTIE TRAITE DU TEST DES PROCEDURES DU SYSTEME DANS LE CAS D'UNE CULTURE DE BACTERIES POUR LA PRODUCTION D'ACIDE LACTIQUE. UN MODELE CINETIQUE DE LA LITTERATURE EST UTILISE POUR SIMULER LES DONNEES FOURNIES AU SYSTEME: LE MODELE RESTITUE LUI EST ALORS COMPARE. FINALEMENT, NOUS PRESENTONS LE MODELE OBTENU AVEC LE PROTOTYPE DU SYSTEME D'AIDE A LA MODELISATION A PARTIR DE DONNEES EXPERIMENTALES OBTENUES DANS LE CAS D'UNE CULTURE CONTINUE DE KLUYVEROMYCES FRAGILIS
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IL EXISTE UN INTERET GRANDISSANT A L'HEURE ACTUELLE POUR LES SYSTEMES EXPERTS (SES) DITS TEMPS REEL. A CELA, ON PEUT VOIR DEUX RAISONS. TOUT D'ABORD UN SE EST CAPABLE, DANS DES CAS OU IL N'EXISTE PAS DE SOLUTION ALGORITHMIQUE SATISFAISANTE, DE RESOUDRE UN PROBLEME EN UN TEMPS REALISTE (POLYNOMIAL), NOTAMMENT A L'AIDE D'HEURISTIQUES APPROPRIEES. ENSUITE, LES APPLICATIONS TEMPS REEL PEUVENT BENEFICIER DE CERTAINES CARACTERISTIQUES DES SES, PARTICULIEREMENT INTERESSANTES VIS-A-VIS DES CONTRAINTES DE TEMPS, COMME LA POSSIBILITE DE FAIRE PROGRESSER LE TRAVAIL DEJA EFFECTUE SANS LE REMETTRE EN CAUSE DANS SA GLOBALITE OU LA CAPACITE A ESTIMER LE SOUS-ESPACE DE RECHERCHE LE PLUS PROMETTEUR EN FONCTION DE L'ETAT DU SYSTEME. CEPENDANT, L'INTEGRATION D'UN SE DANS UNE APPLICATION TEMPS REEL SOULEVE BON NOMBRE DE DIFFICULTES. GLOBALEMENT, LE SE DOIT SATISFAIRE TROIS EXIGENCES PRINCIPALES: 1) L'INTEGRATION DANS L'ENVIRONNEMENT EXTERIEUR, C'EST-A-DIRE AVEC LES AUTRES COMPOSANTS LOGICIELS DE L'APPLICATION TEMPS REEL; 2) LE FONCTIONNEMENT EN TEMPS REEL, QUI RECOUVRE DES CONCEPTS COMME LE FONCTIONNEMENT EN CONTINU, LA PRISE EN COMPTE DE DONNEES ASYNCHRONES, LA FOCALISATION D'ATTENTION, L'ACTIVATION, ETC...; 3) LA PRISE EN COMPTE DU TEMPS DANS LE RAISONNEMENT, AFIN QUE LE SE PUISSE DETERMINER LA POSITION RELATIVE D'EVENEMENTS DANS LE TEMPS. TOUS CES ASPECTS ONT ETE DEVELOPPES A PARTIR D'UN GENERATEUR DE SES EXISTANT, LE SYSTEME SUPER. LA DEMARCHE SUIVIE EST DE FAIRE DU SE UNE DES PIECES D'UN SYSTEME TEMPS REEL CONVENTIONNEL. LES POINTS FORTS CONCERNANT PAR CONSEQUENT LES PROBLEMES D'INTERRUPTION EN COURS DE RAISONNEMENT, DE COMMUNICATION ET D'INTERACTION ENTRE MODULES ET ENFIN DE TEMPS DE REPONSE. UNE APPLICATION D'UN TEL SYSTEME A ETE REALISEE DANS LE CADRE DU PROJET EUROPEEN PROMETHEUS AVEC LA MISE AU POINT D'UN SYSTEME DE DIAGNOSTIC EMBARQUE SUR VEHICULE
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Une contribution aux recherches sur la combinaison de la simulation dynamique et des techniques d'intelligence artificielle afin de mettre au point des applications de diagnostic de pannes pour les procédés alimentaires. Nous avons tenté d'associer ces deux approches, grâce à un système expert, lequel reproduit la connaissance experte de fonctionnement et de diagnostic et un simulateur dynamique, lequel reproduit le comportement dynamique du système. Un système expert lequel reproduit la connaissance experte de fonctionnement et de diagnostic et un simuateur dynamique, lequel reproduit le comportement dynamique du système selon les pincipes premiers du focntionnement de celui-ci. Nous avons donc adopté une approche d'acquisition, de formalisation et de représentation de la connaissance experte qui nous a permit de mettre au point l'application système expert. Cette application a été validée grâce à une base de cas de pannes communes. Une approche de modélisation mathématique du procédé en fonctionnement normal. le modèle algébro-différentiel a été validé grâce à des résultats expérimentaux. Nous avons enfin associé les deux approches pour la résolution d'un cas de panne spécifique. Il apparaît enfin, que l'association de ces deux approches permet d'élargir l'étendue du diagnostic et diminue les risques de diagnostic erronés du à une imprécision de la connaissance experte.
Author: Normand Rivard Publisher: National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada ISBN: 9780315612105 Category : Languages : fr Pages : 262
Author: LEYLA.. ALEM
Author: LEYLA.. ALEM
Author: Jie Zhang
Author: Philippe Quesson
Author: Arnaud Giacometti
Author: LUIS.. GARRIDO-SANCHEZ
Author: Christophe Peret
Author: GILLES.. GERLINGER
Author: Marie-Jo Pedrono (auteur d'une thèse de sciences.)
Author: Sid-Ali Banoune![Développement d'un système expert automatisant le processus de modélisation conceptuelle de données [microforme] PDF](https://books.google.com/books/content/images/frontcover/z042QwAACAAJ?fife=w80-h100)
Author: Normand Rivard