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pro vyhledávání: '"Analyse en Composantes Curvilignes"'
Autor:
Beal, Aurélie
L'évolution des technologies actuelles permet de traiter un grand nombre d'expériences (ou de simulations) et d'envisager un nombre important de paramètres. Cette situation conduit à des matrices de grande, voire très grande, dimension et néces
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2015AIXM4305/document
Autor:
Beal, Aurelie
Publikováno v:
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français. ⟨NNT : ⟩
Chimie. Université d'Aix-Marseille, 2015. Français. ⟨NNT : ⟩
Technological progress has now made many experiments (or simulations) possible, along with taking into account a large number of parameters, which result in (very) high-dimensional matrix requiring the development of new tools to assess and visualize
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::10e8272edb05a78130468970f583d112
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01292515
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01292515
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Journal des Sciences Pour l'Ingénieur; Vol 7 (2006); 10-19
Journal des Sciences Pour l'Ingénieur; Vol 7 (2006); 10-19
Dans cet article, nous presentons des techniques de projection de donnees, lineaires et non lineaires, que nous avons utilisees afin de reduire le nombre de bandes spectrales a traiter dans des images multispectrales de type Landsat. Les methodes pre
Apprentissage statistique : Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
Autor:
Gérard Dreyfus, Jean-Marc Martinez, Manuel Samuelides, Mirta B. Gordon, Fouad Badran, Sylvie Thiria
L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décisio