819 resultados para rule-based algorithms
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Feature selection plays an important role in knowledge discovery and data mining nowadays. In traditional rough set theory, feature selection using reduct - the minimal discerning set of attributes - is an important area. Nevertheless, the original definition of a reduct is restrictive, so in one of the previous research it was proposed to take into account not only the horizontal reduction of information by feature selection, but also a vertical reduction considering suitable subsets of the original set of objects. Following the work mentioned above, a new approach to generate bireducts using a multi--objective genetic algorithm was proposed. Although the genetic algorithms were used to calculate reduct in some previous works, we did not find any work where genetic algorithms were adopted to calculate bireducts. Compared to the works done before in this area, the proposed method has less randomness in generating bireducts. The genetic algorithm system estimated a quality of each bireduct by values of two objective functions as evolution progresses, so consequently a set of bireducts with optimized values of these objectives was obtained. Different fitness evaluation methods and genetic operators, such as crossover and mutation, were applied and the prediction accuracies were compared. Five datasets were used to test the proposed method and two datasets were used to perform a comparison study. Statistical analysis using the one-way ANOVA test was performed to determine the significant difference between the results. The experiment showed that the proposed method was able to reduce the number of bireducts necessary in order to receive a good prediction accuracy. Also, the influence of different genetic operators and fitness evaluation strategies on the prediction accuracy was analyzed. It was shown that the prediction accuracies of the proposed method are comparable with the best results in machine learning literature, and some of them outperformed it.
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Le problème de localisation-routage avec capacités (PLRC) apparaît comme un problème clé dans la conception de réseaux de distribution de marchandises. Il généralisele problème de localisation avec capacités (PLC) ainsi que le problème de tournées de véhicules à multiples dépôts (PTVMD), le premier en ajoutant des décisions liées au routage et le deuxième en ajoutant des décisions liées à la localisation des dépôts. Dans cette thèse on dévelope des outils pour résoudre le PLRC à l’aide de la programmation mathématique. Dans le chapitre 3, on introduit trois nouveaux modèles pour le PLRC basés sur des flots de véhicules et des flots de commodités, et on montre comment ceux-ci dominent, en termes de la qualité de la borne inférieure, la formulation originale à deux indices [19]. Des nouvelles inégalités valides ont été dévelopées et ajoutées aux modèles, de même que des inégalités connues. De nouveaux algorithmes de séparation ont aussi été dévelopés qui dans la plupart de cas généralisent ceux trouvés dans la litterature. Les résultats numériques montrent que ces modèles de flot sont en fait utiles pour résoudre des instances de petite à moyenne taille. Dans le chapitre 4, on présente une nouvelle méthode de génération de colonnes basée sur une formulation de partition d’ensemble. Le sous-problème consiste en un problème de plus court chemin avec capacités (PCCC). En particulier, on utilise une relaxation de ce problème dans laquelle il est possible de produire des routes avec des cycles de longueur trois ou plus. Ceci est complété par des nouvelles coupes qui permettent de réduire encore davantage le saut d’intégralité en même temps que de défavoriser l’apparition de cycles dans les routes. Ces résultats suggèrent que cette méthode fournit la meilleure méthode exacte pour le PLRC. Dans le chapitre 5, on introduit une nouvelle méthode heuristique pour le PLRC. Premièrement, on démarre une méthode randomisée de type GRASP pour trouver un premier ensemble de solutions de bonne qualité. Les solutions de cet ensemble sont alors combinées de façon à les améliorer. Finalement, on démarre une méthode de type détruir et réparer basée sur la résolution d’un nouveau modèle de localisation et réaffectation qui généralise le problème de réaffectaction [48].
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Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.
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Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.
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Simuler efficacement l'éclairage global est l'un des problèmes ouverts les plus importants en infographie. Calculer avec précision les effets de l'éclairage indirect, causés par des rebonds secondaires de la lumière sur des surfaces d'une scène 3D, est généralement un processus coûteux et souvent résolu en utilisant des algorithmes tels que le path tracing ou photon mapping. Ces techniquesrésolvent numériquement l'équation du rendu en utilisant un lancer de rayons Monte Carlo. Ward et al. ont proposé une technique nommée irradiance caching afin d'accélérer les techniques précédentes lors du calcul de la composante indirecte de l'éclairage global sur les surfaces diffuses. Krivanek a étendu l'approche de Ward et Heckbert pour traiter le cas plus complexe des surfaces spéculaires, en introduisant une approche nommée radiance caching. Jarosz et al. et Schwarzhaupt et al. ont proposé un modèle utilisant le hessien et l'information de visibilité pour raffiner le positionnement des points de la cache dans la scène, raffiner de manière significative la qualité et la performance des approches précédentes. Dans ce mémoire, nous avons étendu les approches introduites dans les travaux précédents au problème du radiance caching pour améliorer le positionnement des éléments de la cache. Nous avons aussi découvert un problème important négligé dans les travaux précédents en raison du choix des scènes de test. Nous avons fait une étude préliminaire sur ce problème et nous avons trouvé deux solutions potentielles qui méritent une recherche plus approfondie.
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Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.
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Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.
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Analog-to digital Converters (ADC) have an important impact on the overall performance of signal processing system. This research is to explore efficient techniques for the design of sigma-delta ADC,specially for multi-standard wireless tranceivers. In particular, the aim is to develop novel models and algorithms to address this problem and to implement software tools which are avle to assist the designer's decisions in the system-level exploration phase. To this end, this thesis presents a framework of techniques to design sigma-delta analog to digital converters.A2-2-2 reconfigurable sigma-delta modulator is proposed which can meet the design specifications of the three wireless communication standards namely GSM,WCDMA and WLAN. A sigma-delta modulator design tool is developed using the Graphical User Interface Development Environment (GUIDE) In MATLAB.Genetic Algorithm(GA) based search method is introduced to find the optimum value of the scaling coefficients and to maximize the dynamic range in a sigma-delta modulator.
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To ensure quality of machined products at minimum machining costs and maximum machining effectiveness, it is very important to select optimum parameters when metal cutting machine tools are employed. Traditionally, the experience of the operator plays a major role in the selection of optimum metal cutting conditions. However, attaining optimum values each time by even a skilled operator is difficult. The non-linear nature of the machining process has compelled engineers to search for more effective methods to attain optimization. The design objective preceding most engineering design activities is simply to minimize the cost of production or to maximize the production efficiency. The main aim of research work reported here is to build robust optimization algorithms by exploiting ideas that nature has to offer from its backyard and using it to solve real world optimization problems in manufacturing processes.In this thesis, after conducting an exhaustive literature review, several optimization techniques used in various manufacturing processes have been identified. The selection of optimal cutting parameters, like depth of cut, feed and speed is a very important issue for every machining process. Experiments have been designed using Taguchi technique and dry turning of SS420 has been performed on Kirlosker turn master 35 lathe. Analysis using S/N and ANOVA were performed to find the optimum level and percentage of contribution of each parameter. By using S/N analysis the optimum machining parameters from the experimentation is obtained.Optimization algorithms begin with one or more design solutions supplied by the user and then iteratively check new design solutions, relative search spaces in order to achieve the true optimum solution. A mathematical model has been developed using response surface analysis for surface roughness and the model was validated using published results from literature.Methodologies in optimization such as Simulated annealing (SA), Particle Swarm Optimization (PSO), Conventional Genetic Algorithm (CGA) and Improved Genetic Algorithm (IGA) are applied to optimize machining parameters while dry turning of SS420 material. All the above algorithms were tested for their efficiency, robustness and accuracy and observe how they often outperform conventional optimization method applied to difficult real world problems. The SA, PSO, CGA and IGA codes were developed using MATLAB. For each evolutionary algorithmic method, optimum cutting conditions are provided to achieve better surface finish.The computational results using SA clearly demonstrated that the proposed solution procedure is quite capable in solving such complicated problems effectively and efficiently. Particle Swarm Optimization (PSO) is a relatively recent heuristic search method whose mechanics are inspired by the swarming or collaborative behavior of biological populations. From the results it has been observed that PSO provides better results and also more computationally efficient.Based on the results obtained using CGA and IGA for the optimization of machining process, the proposed IGA provides better results than the conventional GA. The improved genetic algorithm incorporating a stochastic crossover technique and an artificial initial population scheme is developed to provide a faster search mechanism. Finally, a comparison among these algorithms were made for the specific example of dry turning of SS 420 material and arriving at optimum machining parameters of feed, cutting speed, depth of cut and tool nose radius for minimum surface roughness as the criterion. To summarize, the research work fills in conspicuous gaps between research prototypes and industry requirements, by simulating evolutionary procedures seen in nature that optimize its own systems.
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Clustering schemes improve energy efficiency of wireless sensor networks. The inclusion of mobility as a new criterion for the cluster creation and maintenance adds new challenges for these clustering schemes. Cluster formation and cluster head selection is done on a stochastic basis for most of the algorithms. In this paper we introduce a cluster formation and routing algorithm based on a mobility factor. The proposed algorithm is compared with LEACH-M protocol based on metrics viz. number of cluster head transitions, average residual energy, number of alive nodes and number of messages lost
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Cancer treatment is most effective when it is detected early and the progress in treatment will be closely related to the ability to reduce the proportion of misses in the cancer detection task. The effectiveness of algorithms for detecting cancers can be greatly increased if these algorithms work synergistically with those for characterizing normal mammograms. This research work combines computerized image analysis techniques and neural networks to separate out some fraction of the normal mammograms with extremely high reliability, based on normal tissue identification and removal. The presence of clustered microcalcifications is one of the most important and sometimes the only sign of cancer on a mammogram. 60% to 70% of non-palpable breast carcinoma demonstrates microcalcifications on mammograms [44], [45], [46].WT based techniques are applied on the remaining mammograms, those are obviously abnormal, to detect possible microcalcifications. The goal of this work is to improve the detection performance and throughput of screening-mammography, thus providing a ‘second opinion ‘ to the radiologists. The state-of- the- art DWT computation algorithms are not suitable for practical applications with memory and delay constraints, as it is not a block transfonn. Hence in this work, the development of a Block DWT (BDWT) computational structure having low processing memory requirement has also been taken up.
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Fingerprint based authentication systems are one of the cost-effective biometric authentication techniques employed for personal identification. As the data base population increases, fast identification/recognition algorithms are required with high accuracy. Accuracy can be increased using multimodal evidences collected by multiple biometric traits. In this work, consecutive fingerprint images are taken, global singularities are located using directional field strength and their local orientation vector is formulated with respect to the base line of the finger. Feature level fusion is carried out and a 32 element feature template is obtained. A matching score is formulated for the identification and 100% accuracy was obtained for a database of 300 persons. The polygonal feature vector helps to reduce the size of the feature database from the present 70-100 minutiae features to just 32 features and also a lower matching threshold can be fixed compared to single finger based identification
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We develop several algorithms for computations in Galois extensions of p-adic fields. Our algorithms are based on existing algorithms for number fields and are exact in the sense that we do not need to consider approximations to p-adic numbers. As an application we describe an algorithmic approach to prove or disprove various conjectures for local and global epsilon constants.
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Formal Concept Analysis is an unsupervised learning technique for conceptual clustering. We introduce the notion of iceberg concept lattices and show their use in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Iceberg lattices are designed for analyzing very large databases. In particular they serve as a condensed representation of frequent patterns as known from association rule mining. In order to show the interplay between Formal Concept Analysis and association rule mining, we discuss the algorithm TITANIC. We show that iceberg concept lattices are a starting point for computing condensed sets of association rules without loss of information, and are a visualization method for the resulting rules.
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Association rules are a popular knowledge discovery technique for warehouse basket analysis. They indicate which items of the warehouse are frequently bought together. The problem of association rule mining has first been stated in 1993. Five years later, several research groups discovered that this problem has a strong connection to Formal Concept Analysis (FCA). In this survey, we will first introduce some basic ideas of this connection along a specific algorithm, TITANIC, and show how FCA helps in reducing the number of resulting rules without loss of information, before giving a general overview over the history and state of the art of applying FCA for association rule mining.