Combinaison de classifieurs binaires dans le cadre des fonctions de croyance

par Benjamin Quost

Thèse de doctorat en Technologies de l'information et des systèmes

Sous la direction de Thierry Denoeux.

Soutenue en 2006

à Compiègne .


  • Résumé

    La classification supervisée a pour enjeu de construire un système, ou classifieur, capable de prédire automatiquement la classe d'un phénomène observé. Son architecture peut être modulaire : le problème abordé est décomposé en sous-problèmes plus simples, traités par des classifieurs, et la combinaison des résultats donne la solution globale. Nous nous intéressons au cas de sous-problèmes binaires, en particulier les décompositions où chaque classe est opposée à chaque autre, chaque classe est opposée à toutes les autres, et le cas général où deux groupes de classes disjoints sont opposés l'un à l'autre. La combinaison des classifieurs est formalisée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Nous interprétons les sorties des classifieurs binaires comme des fonctions de croyance définies sur des domaines restreints, dépendant du schéma de décomposition employée. Les classifieurs sont alors combinés en déterminant la fonction de croyance la plus consistante possible avec leurs sorties.

  • Titre traduit

    Binary classifier combination in the theory of belief functions


  • Résumé

    Supervised classification aims at building a system, or classifier, able to predict the class of a phenomenon being observed. Its architecture may be modular : the problem to be tackled is decomposed into simpler sub-problems, solved by classifiers, and the combination of the results gives the global solution. We address the case of binary sub-problems in particular the decompositions where each class is opposed to each other, each class is opposed to an the others, and the general case where two disjoint groups of classes are opposed to each other. The combination of the classifiers is formalized within the theory of evidence framework. We interpret the outputs of the binary classifiers as belief functions defined on restricted domains, according to the decomposition scheme used. The classifiers are then combined by determining the belief function which is the most. . . Consistant with their outputs.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (131 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 66 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2006 QUO 1651
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