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Thèses et Mémoire de l'Université de Strasbourg

Treillis de Galois pour les contextes multi-valués flous. Application à l'étude des traits de vie en hydrobiologie.

BERTAUX, Aurélie (2010) Treillis de Galois pour les contextes multi-valués flous. Application à l'étude des traits de vie en hydrobiologie. Thèses de doctorat, Université de Strasbourg.

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Résumé

Cette thèse en informatique se place dans le cadre de l’Analyse de Concepts Formels (ACF) et s'intéresse à des contextes complexes (multi-valués flous) dont la complexité repose sur deux axes. D’une part, les contextes multi-valués dont les attributs se divisent en plusieurs modalités. D’autre part, les contextes flous dont la relation entre objets et attributs n’est pas binaire. Nous présentons deux conversions des données multi-valuées floues. La première est une binarisation par une disjonction totale des attributs permettant l’exploitation d’implications et de comparer et combiner les treillis avec des méthodes statistiques telles que l’analyse factorielle. La seconde conversion est issue de l’échelonnage histogramme que nous définissons et qui permet de convertir les attributs en histogrammes. Afin de générer les concepts à partir des histogrammes, nous proposons une nouvelle fermeture de Galois basée sur une mesure de similarité entre ces histogrammes. Cette fermeture permet d’obtenir des concepts pour lesquels les objets possèdent des attributs non plus égaux mais similaires compris entre un minimum et un maximum communs. Nous proposons également des mesures de seuillage pour limiter le nombre de concepts générés et diminuer les temps de calculs. Enfin, deux algorithmes ont été testés pour implémenter cette fermeture:MinMaxNC et MinMaxC, dont nous comparons les performances. Cette thèse trouve son application notamment dans le domaine hydrobiologique dont une problématique est la sélection de traits écologiques de taxons permettant de caractériser l’état écologique des cours d’eau par le comportement des espèces au sein de leur environnement.

Type d'EPrint:Thèse de doctorat
Discipline de la thèse / mémoire / rapport :Informatique
Mots-clés libres:hydrobiologie ; indices biologiques ; traits écologiques ; treillis de Gallois ; analyse formelle de concepts ; analyse factorielle multiple ; algorithme
Sujets:CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 518 Analyse numérique > 518.1 Algorithmes
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 518 Analyse numérique > 518.1 Algorithmes

UNERA Classification UNERA > ACT Domaine d'activité UNERA > ACT-14 Eau, environnement, aménagement, urbanisme
CL Classification > DDC Dewey Decimal Classification > 500 Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 519 Probabilités et mathématiques appliquées > 519.5 Statistique mathématique
Classification Thèses Unistra > Sciences, technologies > Sciences de la nature et mathématiques > 510 Mathématiques > 519 Probabilités et mathématiques appliquées > 519.5 Statistique mathématique

UNERA Classification UNERA > DISC Discipline UNERA > DISC-19 Mathématiques et informatique
Code ID:1890
Déposé le :22 Février 2011

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