Modeles flous pour l'agregation de donnees et l'aide a la decision

par ANTOINE KELMAN

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Bernadette Bouchon-Meunier.

Soutenue en 1996

à Paris 6 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    L'evolution rapide des techniques de recueil de renseignement et l'emergence de nouveaux types de conflits mettent les operationnels militaires devant un probleme de taille: prendre en compte de nombreuses donnees, les synthetiser et decider des actions a entreprendre, tout ceci en un temps restreint. La solution a ce probleme passe par une automatisation des differentes etapes. Les techniques classiques s'averant souvent insuffisantes pour representer et traiter toutes les informations necessaires, l'utilisation de la theorie des sous-ensembles flous (et des possibilites) trouve ici naturellement sa place, en proposant une souplesse de representation plus importante. Apres avoir valide cet interet sur un exemple operationnel (optimisation de trajectoire en milieu mal connu), nos travaux ont porte sur des methodes originales de fusion de donnees et d'aide a la decision. L'objet de ces methodes est d'offrir a l'utilisateur la possibilite d'inclure simplement dans des outils mathematiques les concepts qu'il manipule communement dans ses raisonnements: ponderations, renforcement, agregation partielle et priorites. Un exemple d'utilisation de ces methodes fusionnelles dans le cadre applicatif militaire est propose (fusion de renseignements pour la localisation de pieces d'artillerie). Enfin, une extension d'une methode decisionnelle classique ainsi qu'une demarche d'aide a la decision en milieu mal connu sont proposes, permettant ainsi la modelisation complete de la chaine observation fusion decision

  • Titre traduit

    Fuzzy models for data aggregation and decision making


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Informations

  • Détails : 208 P.
  • Annexes : 145 REF.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : T Paris 6 1996 208
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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : PMC RT P6 1996

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  • Cote : MF-1996-KEL
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