L'échographie rénale reste le moyen le moins coûteux pour l'exploration du rein. Le système que nous proposons est une contribution à l'amélioration du diagnostic automatique du rein par l'analyse de texture, une technique qui a fait ses preuves dans le domaine de la caractérisation des organes humains sur des images ultrasoniques. Dans un premier temps, la caractérisation structurelle des images de texture échographique du rein permettra de visualiser (forme et position) les différentes composantes du rein (glomérules, médullaire, zone corticale). Elle sera complétée par l'analyse statistique de texture qui consistera à réaliser des ponctions virtuelles sur le rein pour en évaluer l'état général en quantifiant la texture des différentes régions caractéristiques
Dans les systèmes hypermédia le renforcement de l'intérêt de l'apprenant requiert la production, l'édition et la diffusion de divers types de documents pédagogiques (cours, exercices, corrigés, etc.). Dans le cadre de notre travail, nous avons élaboré un modèle de Documents et Activités Pédagogiques qui décrit l'ensemble des paramètres et fonctionnalités à intégrer au sein des contenus pédagogiques supportant différentes activités. Sur la base de ce modèle, nous avons conçu et réalisé un environnement numérique de travail MEDYNA de type hypermédia adaptatif dynamique aidant à la rédaction de documents destinés à l'enseignement à distance. Le système prend en compte les paramètres et éléments du modèle proposé. Il permet ensuite la génération dynamique des contenus adaptatifs à l'apprenant. A cet égard, nous exploitons la puissance de XML pour la mise en oeuvre de notre système.
Ce papier aborde le problème de la négociation entre des agents munis de ressources limitées et sous contraintes temporelles dans un environnement dynamique. La société d’agents consiste en des agents ayant le même but qui est de répondre dans les meilleurs délais aux requêtes de clients. Les agents sont dotés chacun d’une seule technique locale pour améliorer « progressivement » la qualité de la requête. Les agents doivent entrer en négociation pour former une coalition qui maximise l’utilité de la réponse de la nouvelle requête. Le but est de minimiser le nombre de messages échangés entre les agents pour former une coalition afin de réduire au minimun le temps de négociation.
Nous présentons dans ce papier une approche formelle de description, d'affichage et de manipulation des objets structurés mathématiques ; basée sur le formalisme des grammaires attribuées. Nous nous intéressons particulièrement au problème d'affichage bidimensionnel et bidirectionnel de certaines expressions et formules mathématiques. En effet, en plus du caractère bidimensionnel que présentent certains symboles comme la racine carrée ou la matrice, on note le problème d'affichage de droite à gauche d'un texte arabe dans un contexte prévu pour un affichage de gauche à droite d'un texte indo-européen, ou encore un affichage bidirectionnel mélangeant les deux modes. Après une étude de quelques méthodes proposées dans la littérature, nous montrons comment la méthode des grammaires attribuées s'adapte facilement à ces types de problèmes.
Une étude antérieure a prouvé et vérifié expérimentalement sur un code Euler 2D que les calculs itératifs avec point fixe peuvent être différenciés pour obtenir les dérivées aux premier et deuxième ordres des fonctions implicites définies par des équations d'état. On considérait également que des itérées correspondantes des gradients et Hessiens réduits convergent à la même vitesse que l'itération de point fixe d'origine. Cette étude plus détaillée révèle néanmoins que ces dérivées convergent avec un certain retard par rapport aux valeurs de la fonction. En effet le rapport des erreurs correspondantes croît vers l'infini proportionnellement au compteur d'itérations ou à son carré. Mathématiquement, cet effet plutôt subtil est causé par l'apparition de blocs de Jordan correspondant à des valeurs propres dégénérées. Nous construisons un modèle théorique de cet effet et nous le validons par des expériences numériques.
La présence de valeurs manquantes ou valeurs nulles dans les bases de donnnées a suscité de nombreuses recherches dans le domaine de la découverte des connaissances, notamment en ce qui concerne la prédiction. Cependant, à notre connaissance, peu de telles approches utilisent les règles d'association pour la prédiction des valeurs manquantes. Dans cet article, il est montré comment adapter les différents concepts et algorithmes par niveau liés aux règles d'association, afin d'obtenir des règles fréquentes et de confiance 1, permettant la prédiction de valeurs manquantes dans une table relationnelle. La particularité des règles extraites dans notre approche est que leurs conséquents se présentent sous la forme d'intervalles ou d'ensembles de valeurs, selon que le domaine de l'attribut sur lequel les valeurs sont prédites est soit continu soit discret.
De nombreuses expériences ont déjà montré qu'une forte amélioration du taux de reconnaissance des systèmes MMC (Modèles de Markov Cachés) traditionnels est observée lorsque plus de données d'apprentissage sont utilisées. En revanche, l'augmentation du nombre de données d'apprentissage pour les modèles hybrides MMC/RNA (Modèles de Markov cachés/Réseaux de Neurones Artificiels) s'accompagne d'une forte augmentation du temps nécessaire à l'apprentissage des modèles, mais pas ou peu des performances du système. Pour pallier cette limitation, nous rapportons dans ce papier les résultats obtenus avec une nouvelle méthode d'apprentissage basée sur la fusion de données. Cette méthode a été appliquée dans un système de reconnaissance de la parole arabe. Ce dernier est basé d'une part, sur une segmentation floue (application de l'algorithme c-moyennes floues) et d'une autre part, sur une segmentation à base des algorithmes génétiques.
Le nombre prohibitif de règles d'association qui peuvent être dérivées même pour des bases de données de taille raisonnable est à l'origine du développement de techniques pour réduire la taille de l'ensemble de ces règles. Dans ce contexte, les résultats obtenus par l'Analyse de Concepts Formels (AFC) a permis de définir un sous-ensemble de règles appelé base générique. Cependant, un survol de la littérature montre que tous les algorithmes qui leur sont dédiés ont négligé une composante essentielle : soit la relation d'ordre sous-jacente ou c'est l'extraction des générateurs minimaux qui manque à l'appel. Dans ce papier, nous proposons un algorithme, appelé GenAll, pour construire un treillis de concepts formels, dans lequel chaque concept formel est "décoré" par ses générateurs minimaux. L'objectif de cet algorithme est d'extraire toute la connaissance nécessaire pour extraire les bases génériques des règles d'association. La principale originalité de GenAll est l'emploi d'un processus de raffinement des listes des successeurs immédiats pour déterminer, d'une manière simultanée, l'ensemble des concepts formels, leur ordre partiel sous-jacent et l'ensemble de générateurs minimaux associés à chacun des concepts formels. Les résultats expérimentaux ont prouvé que l'algorithme proposé est particulièrement efficace pour des contextes […]
GreenLab est un modèle structure-fonction de croissance des plantes. Son formalisme mathématique permet la simulation dynamique de la croissance et l'analyse du modèle. Dans cet article est introduit une équation bilan de l'eau dans le sol afin de décrire les interactions entre la croissance de la plante et les ressources en eau disponibles. Un problème d'optimisation des apports d'eau au cours de la croissance est présenté et résolu par la méthode de recherche intuitive et par les algorithmes génétiques: le poids du fruit de tournesol est maximisé en fonction dedifférentes stratégies d'apports d'eau, pour une quantité d'eau totale identique. Le formalisme présenté est intéressant en ce qu'il ouvre la voieà d'importantes applications en agronomie.
