Apprentissage de règles associatives temporelles pour les séquences temporelles de symboles

Apprentissage de règles associatives temporelles pour les séquences temporelles de symboles

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L'apprentissage de modèles temporels constitue l'une des grandes problématiques de l'Exploration de Données (Data Mining). Dans cette thèse, nous avons développé un nouveau modèle temporel appelé TITA Rules (Règle associative temporelle basé sur des arbres d'intervalles). Ce modè...

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Bibliographic Details
Main Author: Guillame-Bert, Mathieu
Other Authors: Grenoble
Language:fr
Published: 2012
Subjects:
Apprentissage automatique
Exploration de données temporelles
Incertitude temporelle
Planification automatique
Contraintes temporelles disjonctives
Machine Learning
Temporal Data Mining
Uncertainty
Automated planning and scheduling
Disjunctive Temporal Constraints
Online Access:http://www.theses.fr/2012GRENM081/document

Internet

http://www.theses.fr/2012GRENM081/document

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