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Abstraction temporelle et interprétation quantitative/qualitative de processus à dynamiques multiples. Application aux processus biologiques

Une caractéristique des systèmes dynamiques complexes, qu'ils soient physiques ou naturels, est la présence de processus évoluant à différentes échelles de temps (dynamiques multiples) et de façon fortement non-linéaire. Nous nous plaçons dans le cas où l'évolution de chaque processus étudié est une série de mesures, ou bien est issue de la simulation de modèles numériques. Pour concevoir ou améliorer ces modèles en se basant sur l'échelle qui l'intéresse, l'utilisateur doit d'abord être capable de représenter l'évolution de chaque processus à plusieurs échelles, déterminées objectivement selon l'évolution elle-même. Ensuite, le choix d'une ou de plusieurs représentations doit être guidé par l'interprétation des caractéristiques dynamiques à chaque échelle de temps. Nous définissons une notion de granularité temporelle, exprimant le niveau de détail de la représentation. Ayant affaire à des processus biologiques dont la forme de l'évolution est plus informative pour l'utilisateur que les valeurs numériques précises, une représentation qualitative/quantitative est élaborée : une segmentation de l'évolution initiale en épisodes triangulaires (exprimant différentes formes de comportements locaux), puis l'abstraction successive de ces épisodes triangulaires en épisodes trapézoïdaux, conduisent à l'obtention de toutes les représentations possibles de l'évolution, et de toutes les échelles de temps associées. Le développement d'outils graphiques, symboliques et statistiques permet d'identifier et d'interpréter automatiquement les principales caractéristiques dynamiques du processus à n'importe quelle échelle de temps : équilibre, stabilité, périodicité, récurrence, comportements majoritaires, etc. Ces caractéristiques permettent de conseiller un choix d'échelles de temps et, par suite, de fréquences d'échantillonnage pertinentes. Une fonctionnalité suppl émentaire vise à identifier et à dissocier localement les composantes fréquentielles de l'évolution initiale. Des exemples d'interprétation sont donnés pour deux modèles biologiques. Les analyses sont confrontées à la connaissance experte d'un agronome pour la validation de la méthode. Ce travail a conduit à la conception du logiciel PARADISE (Process AbstRaction AnD Interpretation SystEm)

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00139748
Date22 January 1996
CreatorsAyrolles, Laurent
PublisherUniversité Paul Sabatier - Toulouse III
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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