Vérifier, évaluer et réviser des systèmes à base de connaissances : contribution de l'apprentissage automatique

par Hakim Lounis

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Yves Kodratoff.

Soutenue en 1994

à Paris 11 .


  • Résumé

    Les travaux réalisés dans cette thèse se placent dans le cadre de la validation des systèmes à base de connaissances. Il s'agit de développer des méthodes dont le but est de contribuer à garantir jusqu'à un certain degré la qualité et la fiabilité d'un système à base de connaissances. Par rapport à des travaux plus classiques réalisés dans le domaine, l'objectif majeur de cette thèse est d'exploiter des techniques d'apprentissage automatique pour réaliser la validation du système à base de connaissances. Deux approches ont été développées: intégrer des techniques d'apprentissage automatique au sein d'un cycle de vérification-révision, afin de détecter puis corriger deux types d'anomalies: incomplétude et incohérence. Evaluer les performances d'un système à l'aide d'un générateur paramétrable de bases de tests artificiels. En outre, l'architecture du système est conçue de manière à favoriser le couplage avec différents algorithmes d'apprentissage et le langage de représentation des connaissances qui est employé dérive d'un sous-ensemble de la logique des prédicats


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Informations

  • Détails : 187 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 75 REF.Bibliogr. p. 181-187

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. Direction des Bibliothèques et de l'Information Scientifique et Technique-DBIST. Bibliothèque universitaire Sciences et techniques.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T940583
  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Accessible pour le PEB
  • Bibliothèque : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TH2014-011936
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