An artificial neural network model for prediction of quality characteristics of apples during convective dehydration

In this study, the effects of hot-air drying conditions on color, water holding capacity, and total phenolic content of dried apple were investigated using artificial neural network as an intelligent modeling system. After that, a genetic algorithm was used to optimize the drying conditions. Apples were dried at different temperatures (40, 60, and 80 °C) and at three air flow-rates (0.5, 1, and 1.5 m/s). Applying the leave-one-out cross validation methodology, simulated and experimental data were in good agreement presenting an error < 2.4 %. Quality index optimal values were found at 62.9 °C and 1.0 m/s using genetic algorithm.

Top-down and Bottom-up influences on ACC activation: Evaluation of a proposed model of the feedback-related negativity

The Feedback-Related Negativity (FRN) is thought to reflect the dopaminergic prediction error signal from the subcortical areas to the ACC (i.e., a bottom-up signal). Two studies were conducted in order to test a new model of FRN generation, which includes direct modulating influences of medial PFC (i.e., top-down signals) on the ACC at the time of the FRN. Study 1 examined the effects of one’s sense of control (top-down) and of informative cues (bottom-up) on the FRN measures. In Study 2, sense of control and instruction-based (top-down) and probability-based expectations (bottom-up) were manipulated to test the proposed model. The results suggest that any influences of medial PFC on the activity of the ACC that occur in the context of incentive tasks are not direct. The FRN was shown to be sensitive to salient stimulus characteristics. The results of this dissertation partially support the reinforcement learning theory, in that the FRN is a marker for prediction error signal from subcortical areas. However, the pattern of results outlined here suggests that prediction errors are based on salient stimulus characteristics and are not reward specific. A second goal of this dissertation was to examine whether ACC activity, measured through the FRN, is altered in individuals at-risk for problem-gambling behaviour (PG). Individuals in this group were more sensitive to the valence of the outcome in a gambling task compared to not at-risk individuals, suggesting that gambling contexts increase the sensitivity of the reward system to valence of the outcome in individuals at risk for PG. Furthermore, at-risk participants showed an increased sensitivity to reward characteristics and a decreased response to loss outcomes. This contrasts with those not at risk whose FRNs were sensitive to losses. As the results did not replicate previous research showing attenuated FRNs in pathological gamblers, it is likely that the size and time of the FRN does not change gradually with increasing risk of maladaptive behaviour. Instead, changes in ACC activity reflected by the FRN in general can be observed only after behaviour becomes clinically maladaptive or through comparison between different types of gain/loss outcomes.

The effects of manipulated augmented sensory feedback on error detection when using a touch screen

The purpose of the present study was to determine which augmented sensory modality would best develop subjective error-detection capabilities of learners performing a spatial-temporal task when using a touch screen monitor. Participants were required to learn a 5-digit key-pressing task in a goal time of 2550 ms over 100 acquisition trials on a touch screen. Participants were randomized into 1 of 4 groups: 1) visual-feedback (colour change of button when selected), 2) auditory-feedback (click sound when button was selected), 3) visual-auditory feedback (both colour change and click sound when button was selected), and 4) no-feedback (no colour change or click sound when button was selected). Following each trial, participants were required to provide a subjective estimate regarding their performance time in relation to the actual time it took for them complete the 5-digit sequence. A no-KR retention test was conducted approximately 24-hours after the last completed acquisition trial. Results showed that practicing a timing task on a touch screen augmented with both visual and auditory information may have differentially impacted motor skill acquisition such that removal of one or both sources of augmented feedback did not result in a severe detriment to timing performance or error detection capabilities of the learner. The present study reflects the importance of multimodal augmented feedback conditions to maximize cognitive abilities for developing a stronger motor memory for subjective error-detection and correction capabilities.

The Seemingly Unrelated Dynamic Cointegration Regression Model and Testing for Purching Power Parity.

This paper studies seemingly unrelated linear models with integrated regressors and stationary errors. By adding leads and lags of the first differences of the regressors and estimating this augmented dynamic regression model by feasible generalized least squares using the long-run covariance matrix, we obtain an efficient estimator of the cointegrating vector that has a limiting mixed normal distribution. Simulation results suggest that this new estimator compares favorably with others already proposed in the literature. We apply these new estimators to the testing of purchasing power parity (PPP) among the G-7 countries. The test based on the efficient estimates rejects the PPP hypothesis for most countries.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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Explaining legal norm transmission using an epidemiological model : the case of employment drug testing

Dans cette thèse, nous construisons un modèle épidémiologique de la dissémina- tion de normes juridiques. L’objectif est d’expliquer la transmission de normes juridiques américaines régissant les tests de dépistages pour drogues au travail vers le Canada ainsi que la propagation subséquente de ces normes à travers la jurisprudence canadienne. La propagation des normes régissant les tests de dépistages pour drogues au travail sert donc à la fois de point de départ pour une réflexion théorique sur la transmission de normes juridiques et pour une étude de cas empirique. Nous partons de la prémisse que les explications du changement juridique, telles celle de la transplantation et celle de l’harmonisation, sont essentiellement métaphoriques. Ces métaphores explicatives fonctionnent en invitant des comparaisons entre les domaines connus et inconnus. Quand ce processus de comparaison est systématisé, la métaphore devient un modèle. Dans la thèse, nous appliquons cette procédure de systématisation afin de transformer la métaphore de la propagation virale en modèle épidémiologique. Après une revue de la littérature sur les épidémies sociales, nous décrivons les éléments pertinents de la théorie épidémiologique pour, ensuite, les transposer au domaine juridique. Le modèle est alors opérationnalisé en l’appliquant à une base de données composée de la jurisprudence pertinente (n=187). Les résultats soutiennent les hypothèses du modèle. 90 % des décisions qui citent les sources américaines sont infectées selon les critères du modèle, alors que seulement 64 % des décisions qui ne citent pas de sources américaines sont infectées. Cela soutient l’hypothèse d’une épidémie dite de « réservoir commun ». Nous avons également démontré une corrélation positive entre la référence à ces décisions et l’état d’infection! : 87 % des décisions qui citent des décisions qui réfèrent aux sources américaines sont infectées, alors que le taux d’infection parmi la population restante est de seulement 53 %. Les résultats semblables ont été obtenus pour les décisions de troisième génération. Cela soutient l’hypothèse selon laquelle il y a eu propagation à travers la jurisprudence suite aux contacts initiaux avec le réservoir commun. Des corrélations positives ont aussi été démontrées entre l’état d’infection et l’appartenance à l’une ou l’autre de sous-populations particulières qui seraient, par hypothèse, des points d’infection. En conclusion de la thèse, nous avançons que c’est seulement après avoir construit un modèle et d’avoir constaté ses limites que nous pouvons vraiment comprendre le rôle des métaphores et des modèles dans l’explication de phénomènes juridiques.

Approche cartésienne pour le calcul du vent en terrain complexe avec application à la propagation des feux de forêt

La méthode de projection et l'approche variationnelle de Sasaki sont deux techniques permettant d'obtenir un champ vectoriel à divergence nulle à partir d'un champ initial quelconque. Pour une vitesse d'un vent en haute altitude, un champ de vitesse sur une grille décalée est généré au-dessus d'une topographie donnée par une fonction analytique. L'approche cartésienne nommée Embedded Boundary Method est utilisée pour résoudre une équation de Poisson découlant de la projection sur un domaine irrégulier avec des conditions aux limites mixtes. La solution obtenue permet de corriger le champ initial afin d'obtenir un champ respectant la loi de conservation de la masse et prenant également en compte les effets dûs à la géométrie du terrain. Le champ de vitesse ainsi généré permettra de propager un feu de forêt sur la topographie à l'aide de la méthode iso-niveaux. L'algorithme est décrit pour le cas en deux et trois dimensions et des tests de convergence sont effectués.

Inférence topologique

Les données provenant de l'échantillonnage fin d'un processus continu (champ aléatoire) peuvent être représentées sous forme d'images. Un test statistique permettant de détecter une différence entre deux images peut être vu comme un ensemble de tests où chaque pixel est comparé au pixel correspondant de l'autre image. On utilise alors une méthode de contrôle de l'erreur de type I au niveau de l'ensemble de tests, comme la correction de Bonferroni ou le contrôle du taux de faux-positifs (FDR). Des méthodes d'analyse de données ont été développées en imagerie médicale, principalement par Keith Worsley, utilisant la géométrie des champs aléatoires afin de construire un test statistique global sur une image entière. Il s'agit d'utiliser l'espérance de la caractéristique d'Euler de l'ensemble d'excursion du champ aléatoire sous-jacent à l'échantillon au-delà d'un seuil donné, pour déterminer la probabilité que le champ aléatoire dépasse ce même seuil sous l'hypothèse nulle (inférence topologique). Nous exposons quelques notions portant sur les champs aléatoires, en particulier l'isotropie (la fonction de covariance entre deux points du champ dépend seulement de la distance qui les sépare). Nous discutons de deux méthodes pour l'analyse des champs anisotropes. La première consiste à déformer le champ puis à utiliser les volumes intrinsèques et les compacités de la caractéristique d'Euler. La seconde utilise plutôt les courbures de Lipschitz-Killing. Nous faisons ensuite une étude de niveau et de puissance de l'inférence topologique en comparaison avec la correction de Bonferroni. Finalement, nous utilisons l'inférence topologique pour décrire l'évolution du changement climatique sur le territoire du Québec entre 1991 et 2100, en utilisant des données de température simulées et publiées par l'Équipe Simulations climatiques d'Ouranos selon le modèle régional canadien du climat.

Les appareils myofonctionnels de correction de la Classe II : l’EMG.

Introduction: La correction de la Classe II avec un appareil myofonctionnel est un traitement commun chez les patients en croissance. Le Twin Block et le correcteur de Classe II fixe (CCF) sont des appareils populaires et plusieurs publications scientifiques ont décrit leurs effets sur les tissus orofaciaux. Plusieurs articles rapportent les changements de l’électromyographie des muscles de la mastication durant le traitement avec un Twin Block, mais peu d’articles ont étudié ces changements avec un CCF. Comme le Twin Block et le CCF ont des biomécaniques différentes, leur influence sur les muscles est possiblement différente. Objectifs: Évaluer les adaptations musculaires suite à un traitement par appareil myofonctionnel : Twin Block et CCF. Matériels et méthodes: Dans une étude cohorte prospective, 24 patients en pic de croissance ont été assignés aléatoirement à un traitement (13 Twin Block; 11 CCF) et l’EMG des muscles masséters et temporaux a été mesurée à 1, 5, 13, 21, 29, 37 semaines. Les muscles ont été mesurés sous trois états: au repos, en occlusion centré (OC) et en contraction volontaire maximal (CVM) Résultats: Les données ont été analysées à l’aide d’un modèle mixte linéaire à mesures répétées et ont été documentées pour chaque muscle selon quatre conditions: i- avec Twin Block en bouche, ii- sans Twin Block en bouche iii- avec CCF en bouche et iv- sans Twin Block comparé au groupe avec CCF. Dans la condition i, des résultats significatifs ont été observés au repos pour le masséter droit et gauche, ainsi que le temporal gauche avec une valeur-p≤0.005. En CVM, la condition i montre aussi des résultats significatifs pour le masséter droit et le temporal gauche avec une valeur-p≤0.05. Les conditions ii et iii ont obtenu des résultats non-significatifs en tout temps. Par contre, lorsque ces deux conditions sont comparées l’une à l’autre (condition iv), des résultats significatifs ont été obtenus en OC pour les temporaux gauche et droit avec une valeur-p=0.005. Conclusions: Avec le Twin Block en bouche, l’EMG augmente au cours du temps en CVM, mais diminue en OC. Par contre, sans le Twin Block en bouche et avec le CCF en bouche, l’EMG ne varie pas. Cependant, le Twin Block et le CCF sont différents au niveau des mesures de l’EMG au cours des neuf mois de traitement. Ceci peut être expliqué par le nivellement graduel de l’occlusion postérieure durant le traitement avec le CCF qui ne se produit pas avec le Twin Block.

3D registration of MR and X-ray spine images using an articulated model.

Présentation: Cet article a été publié dans le journal : Computerised medical imaging and graphics (CMIG). Le but de cet article est de recaler les vertèbres extraites à partir d’images RM avec des vertèbres extraites à partir d’images RX pour des patients scoliotiques, en tenant compte des déformations non-rigides due au changement de posture entre ces deux modalités. À ces fins, une méthode de recalage à l’aide d’un modèle articulé est proposée. Cette méthode a été comparée avec un recalage rigide en calculant l’erreur sur des points de repère, ainsi qu’en calculant la différence entre l’angle de Cobb avant et après recalage. Une validation additionelle de la méthode de recalage présentée ici se trouve dans l’annexe A. Ce travail servira de première étape dans la fusion des images RM, RX et TP du tronc complet. Donc, cet article vérifie l’hypothèse 1 décrite dans la section 3.2.1.

Articulated Model Registration of MRI/X-Ray Spine Data

This paper presents a method based on articulated models for the registration of spine data extracted from multimodal medical images of patients with scoliosis. With the ultimate aim being the development of a complete geometrical model of the torso of a scoliotic patient, this work presents a method for the registration of vertebral column data using 3D magnetic resonance images (MRI) acquired in prone position and X-ray data acquired in standing position for five patients with scoliosis. The 3D shape of the vertebrae is estimated from both image modalities for each patient, and an articulated model is used in order to calculate intervertebral transformations required in order to align the vertebrae between both postures. Euclidean distances between anatomical landmarks are calculated in order to assess multimodal registration error. Results show a decrease in the Euclidean distance using the proposed method compared to rigid registration and more physically realistic vertebrae deformations compared to thin-plate-spline (TPS) registration thus improving alignment.

A Coupled 2 × 2D Babcock–Leighton Solar Dynamo Model. I. Surface Magnetic Flux Evolution

The need for reliable predictions of the solar activity cycle motivates the development of dynamo models incorporating a representation of surface processes sufficiently detailed to allow assimilation of magnetographic data. In this series of papers we present one such dynamo model, and document its behavior and properties. This first paper focuses on one of the model's key components, namely surface magnetic flux evolution. Using a genetic algorithm, we obtain best-fit parameters of the transport model by least-squares minimization of the differences between the associated synthetic synoptic magnetogram and real magnetographic data for activity cycle 21. Our fitting procedure also returns Monte Carlo-like error estimates. We show that the range of acceptable surface meridional flow profiles is in good agreement with Doppler measurements, even though the latter are not used in the fitting process. Using a synthetic database of bipolar magnetic region (BMR) emergences reproducing the statistical properties of observed emergences, we also ascertain the sensitivity of global cycle properties, such as the strength of the dipole moment and timing of polarity reversal, to distinct realizations of BMR emergence, and on this basis argue that this stochasticity represents a primary source of uncertainty for predicting solar cycle characteristics.

Inférence robuste à la présence des valeurs aberrantes dans les enquêtes

Cette thèse comporte trois articles dont un est publié et deux en préparation. Le sujet central de la thèse porte sur le traitement des valeurs aberrantes représentatives dans deux aspects importants des enquêtes que sont : l’estimation des petits domaines et l’imputation en présence de non-réponse partielle. En ce qui concerne les petits domaines, les estimateurs robustes dans le cadre des modèles au niveau des unités ont été étudiés. Sinha & Rao (2009) proposent une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique pour la moyenne des petits domaines. Leur estimateur robuste est de type «plugin», et à la lumière des travaux de Chambers (1986), cet estimateur peut être biaisé dans certaines situations. Chambers et al. (2014) proposent un estimateur corrigé du biais. En outre, un estimateur de l’erreur quadratique moyenne a été associé à ces estimateurs ponctuels. Sinha & Rao (2009) proposent une procédure bootstrap paramétrique pour estimer l’erreur quadratique moyenne. Des méthodes analytiques sont proposées dans Chambers et al. (2014). Cependant, leur validité théorique n’a pas été établie et leurs performances empiriques ne sont pas pleinement satisfaisantes. Ici, nous examinons deux nouvelles approches pour obtenir une version robuste du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique : la première est fondée sur les travaux de Chambers (1986), et la deuxième est basée sur le concept de biais conditionnel comme mesure de l’influence d’une unité de la population. Ces deux classes d’estimateurs robustes des petits domaines incluent également un terme de correction pour le biais. Cependant, ils utilisent tous les deux l’information disponible dans tous les domaines contrairement à celui de Chambers et al. (2014) qui utilise uniquement l’information disponible dans le domaine d’intérêt. Dans certaines situations, un biais non négligeable est possible pour l’estimateur de Sinha & Rao (2009), alors que les estimateurs proposés exhibent un faible biais pour un choix approprié de la fonction d’influence et de la constante de robustesse. Les simulations Monte Carlo sont effectuées, et les comparaisons sont faites entre les estimateurs proposés et ceux de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014). Les résultats montrent que les estimateurs de Sinha & Rao (2009) et de Chambers et al. (2014) peuvent avoir un biais important, alors que les estimateurs proposés ont une meilleure performance en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne. En outre, nous proposons une nouvelle procédure bootstrap pour l’estimation de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs robustes des petits domaines. Contrairement aux procédures existantes, nous montrons formellement la validité asymptotique de la méthode bootstrap proposée. Par ailleurs, la méthode proposée est semi-paramétrique, c’est-à-dire, elle n’est pas assujettie à une hypothèse sur les distributions des erreurs ou des effets aléatoires. Ainsi, elle est particulièrement attrayante et plus largement applicable. Nous examinons les performances de notre procédure bootstrap avec les simulations Monte Carlo. Les résultats montrent que notre procédure performe bien et surtout performe mieux que tous les compétiteurs étudiés. Une application de la méthode proposée est illustrée en analysant les données réelles contenant des valeurs aberrantes de Battese, Harter & Fuller (1988). S’agissant de l’imputation en présence de non-réponse partielle, certaines formes d’imputation simple ont été étudiées. L’imputation par la régression déterministe entre les classes, qui inclut l’imputation par le ratio et l’imputation par la moyenne sont souvent utilisées dans les enquêtes. Ces méthodes d’imputation peuvent conduire à des estimateurs imputés biaisés si le modèle d’imputation ou le modèle de non-réponse n’est pas correctement spécifié. Des estimateurs doublement robustes ont été développés dans les années récentes. Ces estimateurs sont sans biais si l’un au moins des modèles d’imputation ou de non-réponse est bien spécifié. Cependant, en présence des valeurs aberrantes, les estimateurs imputés doublement robustes peuvent être très instables. En utilisant le concept de biais conditionnel, nous proposons une version robuste aux valeurs aberrantes de l’estimateur doublement robuste. Les résultats des études par simulations montrent que l’estimateur proposé performe bien pour un choix approprié de la constante de robustesse.

Inference for nonparametric high-frequency estimators with an application to time variation in betas

We consider the problem of conducting inference on nonparametric high-frequency estimators without knowing their asymptotic variances. We prove that a multivariate subsampling method achieves this goal under general conditions that were not previously available in the literature. We suggest a procedure for a data-driven choice of the bandwidth parameters. Our simulation study indicates that the subsampling method is much more robust than the plug-in method based on the asymptotic expression for the variance. Importantly, the subsampling method reliably estimates the variability of the Two Scale estimator even when its parameters are chosen to minimize the finite sample Mean Squared Error; in contrast, the plugin estimator substantially underestimates the sampling uncertainty. By construction, the subsampling method delivers estimates of the variance-covariance matrices that are always positive semi-definite. We use the subsampling method to study the dynamics of financial betas of six stocks on the NYSE. We document significant variation in betas within year 2006, and find that tick data captures more variation in betas than the data sampled at moderate frequencies such as every five or twenty minutes. To capture this variation we estimate a simple dynamic model for betas. The variance estimation is also important for the correction of the errors-in-variables bias in such models. We find that the bias corrections are substantial, and that betas are more persistent than the naive estimators would lead one to believe.