Dans ce travail nous nous intéressons aux problèmes liés à la combinaison d'informations en provenance de sources multiples. Nous proposons de représenter les informations en provenance de la théorie des ensembles flous (FST) et de la théorie de l'évidence (DST) dans le cadre unificateur des ensembles aléatoires (RST). Le processus de combinaison fait face à deux problématiques majeures : (1) une explosion du temps de calcul dû au grand nombre d'éléments focaux, et (2) la combinaison d'informations en conflit total. Nous proposons dans un premier temps de réduire le temps de calcul du processus de combinaison, en appliquant une approximation directe aux informations de la FST qui s'avère très efficace lorsque la cardinalité du cadre de discernement est élevée. Dans un deuxième temps nous proposons une formulation générale pour les règles de combinaison de la RST, ainsi qu'une nouvelle classe de règles adaptatives qui a l'avantage de (a) prendre en compte de manière automatique la fiabilité des sources, (b) combiner des informations définies sur des cadres de discernement différents et homogènes. Elle possède un comportement similaire à la règle conjonctive lorsque les sources sont en accord et un comportement similaire à la règle disjonctive lorsque les sources sont en désaccord.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/19694 |
| Date | 13 April 2018 |
| Creators | Florea, Mihai Cristian |
| Contributors | Jousselme, Anne-Laure, Grenier, Dominic |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 218 p., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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