Fouille de données spatio-temporelles à l'aide de modèles de Markov cachés

Jean-Francois Mari 1
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous avons développé un système d'extraction de connaissances à partir de données spatiales et temporelles fondé sur la modélisation stochastique à l'aide de modèles de Markov d'ordre supérieur. Ce système prend en entrée un tableau de données discrètes caractérisant une région dans lequel les lignes représentent les différents sites spatiaux étudiés et les colonnes représentent leurs valeurs temporelles. \carottage construit une partition de cette région accompagnée de sa probabilité \aposteriori compte tenu des données observées. \carottage a été développé pour étudier les successions de cultures à l'échelle de la petite région agricole ou du territoire. Il permet d'effectuer une classification du territoire et de le comparer à d'autres régions en fonction des successions de cultures qui y sont pratiquées. Il est aussi utilisé en bioinformatique pour la recherche de régularités dans le génome bactérien . Ce chapitre présente des résultats d'extraction de connaissances à l'aide de ce logiciel.
Type de document :
Chapitre d'ouvrage
F. Le Ber, G. Ligozat, O. Papini. Raisonnement sur l'espace et le temps, Editions Lavoisier, HERMES, pp.305 -- 316, 2007, ISBN : 2-7462-1455-5
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https://hal.inria.fr/inria-00606237
Contributeur : Jean-François Mari <>
Soumis le : mardi 5 juillet 2011 - 17:43:22
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:53

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  • HAL Id : inria-00606237, version 1

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Jean-Francois Mari. Fouille de données spatio-temporelles à l'aide de modèles de Markov cachés. F. Le Ber, G. Ligozat, O. Papini. Raisonnement sur l'espace et le temps, Editions Lavoisier, HERMES, pp.305 -- 316, 2007, ISBN : 2-7462-1455-5. 〈inria-00606237〉

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