| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Monotone Pieces Analysis for Qualitative Modeling (PDF, 342 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Yan, Y.; Rechercher : Lemire, Daniel; Rechercher : Brooks, Martin |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | MONET Workshop on Model-Based Systems at the 16th European Conference on Artificial Intelligence, August 22-26, 2004, Valencia, Spain |
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| Résumé | Il est essentiel de formuler des modèles qualitatifs d'applications industrielles pour poser un diagnostic fondé sur des modèles. Une procédure d'abstraction de modèles a été conçue pour permettre la transformation automatique d'un modèle quantitatif en un modèle qualitatif. Si les données sont monotones, il est facile d'arriver à une représentation abstraite du comportement au moyen des coins du rectangle de délimitation. C'est pourquoi de nombreuses approches de la représentation abstraite de modèles se fondent sur le caractère monotone des données. Mais ce n'est pas un problème trivial de détecter de manière robuste des pièces monotones parmi des données éparses obtenues dans le cadre d'expériences ou de simulations numériques. Le présent document présente une approche fondée sur le caractère monotone en fonction de l'échelle : la notion selon laquelle il est possible de définir le caractère monotone par rapport à une échelle. Les fonctions ayant une valeur réelle définie d'après une série finie de données réelles, comme les résultats d'une simulation, peuvent être divisées en segments quasi-monotones. Les points finals des segments monotones servent de série initiale de jalons pour la représentation abstraite de modèles qualitatifs. La représentation abstraite de modèles qualitatifs fonctionne comme un processus de raffinage itératif qui découle de jalons initiaux. L'analyse du caractère monotone dont il est question ici peut servir à la formulation de nombreux autres types de modèles qualitatifs; elle est robuste et efficace du point de vue des calculs. |
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| Date de publication | 2004 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 47159 |
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| Numéro NPARC | 5764944 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | b7848e8e-ac00-4d4f-bea3-501a35fb41a9 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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