Contributions à l'extraction automatique de connaissances : application à l'analyse clinique de la marche

par Sabine Loudcher Rabaseda

Thèse de doctorat en Sciences. Informatique

Sous la direction de Djamel Abdelkader Zighed.

Soutenue en 1996

à Lyon 1 .

Le jury était composé de Djamel Abdelkader Zighed.


  • Résumé

    Dans cette these, notre objectif methodologique consiste a contribuer a la mise en place de nouvelles techniques d'extraction de connaissances a partir de donnees (ecd). Parmi les methodes d'ecd, nous nous interessons plus particulierement a celles basees sur les graphes d'induction. Notre contribution methodologique est double. D'une part, nous souhaitons proposer une methode d'ecd capable de manipuler simultanement des donnees numeriques et symboliques. Notre contribution porte sur une meilleure prise en compte des donnees numeriques dans les graphes d'induction avec la constitution d'un nouvel algorithme de discretisation, baptise fusinter. Les resultats obtenus par fusinter sont compares a ceux obtenus par d'autres techniques. Nous discutons egalement de l'evaluation, avant toute discretisation, de la separabilite des exemples selon les classes, par le test non parametrique des sequences de a. Mood. D'autre part, pour alimenter la base de connaissances d'un systeme expert ou pour ameliorer la comprehension d'un probleme, nous souhaitons generer, a partir d'une methode d'ecd, des connaissances exprimees sous forme de regles claires et concises. Suite aux problemes engendres par cette generation, nous nous posons le probleme de la simplification d'une base de regles. En reponse aux limites des differentes approches de simplification, nous introduisons notre propre algorithme qui permet d'eliminer les informations redondantes et incoherentes pour obtenir une base optimale avec des regles en faible nombre et concises. Dans le cadre d'un projet medical, des medecins nous ont soumis un probleme concernant la caracterisation de la marche dans le but de la constitution d'un systeme d'identification automatique du type de marche. Notre objectif dans le cadre de cette application est de mettre en evidence les parametres de certaines boiteries. Nous posons comme hypothese que le deplacement du centre du bassin constitue un resume de la marche et est sensible a ses perturbations. Nous decrivons la trajectoire du centre du bassin par des parametres spatiaux et temporels. Parmi ces parametres descriptifs, nous souhaitons trouver ceux caracteristiques des differents types de marche. Ce projet comporte un probleme d'ecd avec la determination des regles de diagnostic des differents types de marche. Par consequent, nous utilisons comme methodes d'ecd, des methodes d'origine statistique, neuronale, genetique, symbolique ou a base de graphe d'induction. Une comparaison des resultats de ces methodes montre que les graphes d'induction, et notamment la methode sipina generalisee a l'aide de nos developpements theoriques, presentent un compromis satisfaisant entre les exigences d'explicabilite et d'efficacite. La methode sipina nous permet de mettre en evidence les parametres caracteristiques des differentes demarches. Des resultats interessants nous encouragent a valider les regles de diagnostic obtenues, avant de pouvoir mettre en place le systeme d'identification automatique.

  • Titre traduit

    Contributions to knowledge discovery from databases : application to the gait modelization


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Informations

  • Détails : 1 vol. (242 p.)
  • Annexes : Bibliogr. pagination multiple [32] p.

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