| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Multi-objective evolutionary optimization for constructing neural networks for virtual reality visual data mining: application to geophysical prospecting (PDF, 811 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Valdés, Julio; Rechercher : Barton, Alan |
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | exploration visuelle des données; réalité virtuelle; optimisation multi objectif; réseaux neuronaux; prospection géophysique |
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| Résumé | L'article présente une méthode de construction d'espaces de réalité virtuelle pour l'exploration visuelle des données, au moyen de l'optimisation multi objectif, avec des algorithmes génétiques appliqués à des réseaux neuronaux discriminants non linéaires. Deux couches de réseaux neuronaux (sortie et dernier caché) sont utilisées afin de construire des solutions simultanées pour : i) la classification supervisée des motifs de données; et ii) la préservation non supervisée de la structure de similarité entre la matrice de données originale et son image dans le nouvel espace. Un ensemble d'espaces sont construits à partir de solutions sélectionnées le long du front de Pareto. Cette stratégie représente une amélioration conceptuelle par rapport aux espaces calculés par la méthode d'optimisation mono objectif. En outre, on a recours à la programmation génétique (en particulier à la programmation de l'expression des gènes) pour trouver des représentations analytiques des fonctions complexes qui génèrent les espaces (une composition de la méthode du discriminant non linéaire et des composantes principales orthogonales). L'approche présentée est indépendante du domaine et elle est illustrée par une application à la prospection géophysique des cavernes. |
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| Date de publication | 2007-05 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 49317 |
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| Numéro NPARC | 8914415 |
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| Identificateur de l’enregistrement | f84b5d3f-5c45-4b1c-81b9-3987caefa17d |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-05-10 |
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