Raisonnement classificatoire dans une représentation à objets multi-points de vue

par Olga Marino

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de François Rechenmann.

Soutenue en 1993

à l'Université Joseph Fourier (Grenoble) .


  • Résumé

    Une taxinomie est une organisation de la connaissance en differentes categories d'objets semblables. Ces categories sont organisees dans une structure allant des categories generales aux categories specifiques. Cette organisation permet de suivre un raisonnement classificatoire. Raisonner par classification consiste a trouver la categorie la plus specialisee a laquelle appartient un individu, puis recuperer des connaissances liees a cette localisation. Les taxinomies developpees dans des domaines aussi varies que la botanique et la mineralogie montrent l'interet de cette approche. Notre travail concerne le raisonnement classificatoire et la representation taxinomique de la connaissance supportant ce raisonnement. Nous avons choisi la technique de representation de connaissances a objets, car elle offre des elements appropries a une organisation taxinomique. De plus le raisonnement classificatoire trouve ici un espace naturel. Cependant, ces modeles comportent deux aspects problematiques. D'une part, ils representent, dans une seule et grande taxinomie, differentes familles d'objets telles que "voitures" et "personnes". D'autre part, bien que les caracteristiques d'un objet correspondent a differents aspects ou points de vue, ces points de vue ne sont pas explicites dans la representation. Nous proposons une representation a objets multi-points de vue, TROPES. Dans ce modele, chaque concept ou famille d'objets a une structure taxinomique independante. Un concept peut etre observe selon differents points de vue : un point de vue determine un ensemble de caracteristiques du concept et une taxinomie de categories. Les points de vue peuvent etre lies par des passerelles. Par ailleurs, l'introduction des points de vue elimine les problemes de multi-heritage d'attributs. TROPES est dote d'un algorithme de classification d'instances qui tire parti des originalites du modele. A l'intérieur d'un concept, la classification se deroule sur un ou plusieurs points de vue et exploite les passerelles comme des raccourcis


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (248 p.)

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Accessible pour le PEB
  • Bibliothèque : Université du Maine. Service commun de documentation. Section Sciences.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : MAG.4°2589
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.